En un coup d'œil
- Missions: Automatisez et industrialisez les pipelines de données pour améliorer les décisions en magasin.
- Entreprise: Grand acteur international du retail avec une équipe Data dynamique.
- Avantages: Opportunités de développement professionnel et environnement de travail collaboratif.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement technique moderne avec des technologies de pointe.
- Pourquoi ce job: Impactez directement l'efficacité opérationnelle grâce à des analyses de données innovantes.
- Qualifications: Compétences en ingénierie des données et maîtrise des outils comme SQL et Python.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d’une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d’un grand acteur international du retail. L’équipe a pour objectif d’exploiter la donnée afin d’améliorer l’efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions.
Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering.
Vos principales responsabilités :
- Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ;
- Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ;
- Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d’usage ;
- Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ;
- Garantir la qualité des données exposées ;
- Participer aux choix techniques et à l’évolution de la stack Data ;
- Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ;
- Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering.
Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.
Analytics Engineer in Paris employeur : Espritek international
Rejoindre notre entreprise en tant qu'Expert(e) Cloud AWS / FinOps & Infrastructure, c'est intégrer une culture de travail collaborative et axée sur les résultats, où chaque membre de l'équipe est encouragé à innover et à contribuer activement à la transformation de notre environnement Cloud. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, un cadre de travail dynamique et stimulant, ainsi que des avantages uniques liés à notre localisation qui favorisent un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Ici, vous aurez la chance de travailler sur des projets concrets et d'avoir un impact direct sur l'optimisation de nos infrastructures, tout en évoluant dans un environnement qui valorise votre expertise et votre engagement.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Espritek international
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Espritek international
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Espritek international. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Analytics Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Espritek international, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Espritek international que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Espritek international. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Espritek international
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Espritek international et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
