Analytics Engineer

Notre définition : L’Analytics Engineer est chargé de développer et de maintenir l’infrastructure technique nécessaire à l’analyse des données au sein d’une organisation. Il travaille en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Data Analysts pour garantir que les données sont accessibles, fiables et exploitables.

 

Activités Principales :

• • Conception, développement et maintenance des pipelines de données
    • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données pour l’acquisition, le traitement et le stockage des données.
    • Intégrer les données provenant de différentes sources vers des référentiels centralisés, en prenant en compte les besoins spécifiques de l’entreprise et en définissant les flux de données optimaux.

• • Modélisation et transformation des données
    • Structurer, nettoyer et préparer les données pour les analyses ultérieures, en veillant à leur précision, leur fiabilité et leur cohérence.
    • Développer des pipelines de transformation des données pour garantir une gestion efficace et fiable des données.

• • Validation et tests des données
    • Effectuer des tests rigoureux pour vérifier la qualité et la fiabilité des données, notamment des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests de performance.
    • Collaboration avec les Data Scientists et les Data Analysts
    • Collaborer avec les Data Scientists et les Data Analysts pour comprendre leurs besoins en infrastructure de données et fournir un support technique adéquat.

• • Optimisation des Performances des Systèmes de Traitement de Données
    • Optimiser les performances des systèmes de traitement de données pour garantir des temps de réponse rapides et une analyse efficace des données.

• • Mise en Place d’Outils de Surveillance et de Gestion des Performances
    • Mettre en place des outils de surveillance et de gestion des performances pour assurer la fiabilité et la disponibilité des systèmes de traitement de données.

• • Veille Technologique et Adoption de Nouvelles Technologies
    • Participer à l’évaluation et à l’adoption de nouvelles technologies et de nouveaux outils pour améliorer l’efficacité des analyses de données et rester à la pointe des avancées technologiques.

 

Compétences techniques requises :

• • Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java, Scala, etc.
  • Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données.
  • Connaissance des technologies de traitement de données telles que Hadoop, Spark, etc.
  • La connaissance des outils de gestion des données et des entrepôts de données tels que Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake, est un atout.
  • Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec différentes parties prenantes.