Dans le cadre de l’ouverture d’un poste en interne au sein de l’équipe finance data au service des CVO Finance, nous recrutons un-e Analytics Engineer, basé-e, à Paris.

Vos responsabilités

En tant que Analytics Engineer, vous aurez l’occasion de :

• Collaborer étroitement avec les Product Managers, BI Engineers et Data Analysts afin d’identifier les opportunités d'améliorer les datasets et pipelines existants
• Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation et nettoyage de données qui servent aux dashboards, modèles IA et analyses de données
• Participer à la création d’une infrastructure solide et optimale pour l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données à partir de nombreuses sourcesIdentifier, concevoir et implémenter les processus d’amélioration des pipelines, de la qualité et fiabilité des flux de données
• Définir la stratégie de nos stacks techniques et garantir la qualité des données exposées
• Maintenir et repenser les datasets et pipelines existants pour servir une plus large variété de cas d’usage
• Participer à la construction des couches sémantiques et datasets robustes, fiables et pertinents
• Contribuer activement à notre communauté d'analytics engineers et de data engineers
• Coacher, mentorer et participer aux recrutements 
  
  

Skills :

• Des solides compétences en modélisation dimensionnelle
• La maîtrise de Python et SQL comme langage de programmation est indispensable
• Expérience significative dans la mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec dbt
• Maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS, SageMaker, DataBricks, etc.)
• Maîtrise des outils de développement : Git, Github, CI/CD, VSCode/Pycharm, Terminal
• Bonnes connaissances et expérience avec Airflow et Databricks
• Maîtrise de l’Anglais oral et écrit indispensable

Le périmètre technique :

• Environnement AWS (S3, Athena...)
• Databricks
• Outils de dataviz : Tableau
• Technos Back/ langages : Python, SQL, Spark / Scala, Airflow, DBT

Ce dont vous aurez besoin pour réussir :

• 2 ans d’expérience comme Analytics Engineer ou Data Engineer, ou 4 ans en Data Analyse ayant déjà été exposé à du data engineering
• Curiosité et proactivité pour comprendre le besoin métier. Une connaissance des métiers financiers est un plus.
• Rigueur, autonomie, sens de service et état d’esprit positifUne forte appétence pour la découverte et la résolution de problèmes
• Une volonté d’apprendre et d’apporter de la valeur
• Veille technologique constante du marché du Data Engineering et des progrès de l'industrie

Ce dont vous aurez besoin pour réussir :

• Organisation de travail hybride ;
• Possibilité de travailler dans l'un des bureaux de Decathlon Digital à Lille ou Paris ;
• Matériel fourni en accord avec tes missions et nos engagements sociétaux (Mac ou Windows) 
• Une équipe de projet locale au sein d'un réseau mondial (possibilité de carrière internationale) ;
• Développement des compétences et accompagnement (certifications techniques, formations internes GenAI) ;
• Package de rémunération (participation, bonus mensuels/trimestriels)