Analytics Engineer (H/F)

Rejoignez notre Centre d'Excellence (CoE) Data France, un hub collaboratif réunissant nos talents analytiques pour décupler l'impact de la donnée au service de nos ambitions de croissance. Au sein de ce collectif, nous recherchons un(e) Analytics Engineer doté(e) d'une très forte hybridation : une solide base en Data Engineering couplée à une compréhension fine des enjeux business.Votre rôle sera d'agir comme le pont stratégique entre nos données brutes et nos ambitions d'innovation. Pour mener à bien ces missions, vous évoluerez dans un cadre de travail moderne en vous appuyant au quotidien sur Databricks, Airflow, DBT, GCP...Attention, il ne s'agit pas uniquement d'ingénierie pure ! Votre quotidien sera également rythmé par des demandes métiers auxquelles il faudra répondre avec un véritable œil de Business Analyst. Vous saurez faire preuve de pragmatisme pour livrer des insights très opérationnels et rapides, là où le développement complexe n'est pas toujours la meilleure réponse.Vos responsabilités principales :Réponse Opérationnelle & Business Analysis : Accompagner le quotidien des métiers avec réactivité. Vous saurez traduire des besoins complexes en recommandations stratégiques simples et actionnables, en privilégiant l'impact opérationnel direct.Ingénierie & Modélisation : Créer et fournir des modèles de données spécifiques à l'entreprise afin d'accélérer et de standardiser l'analyse. Vous concevrez des modèles permettant aux équipes d'analyser les données en toute autonomie.Qualité & Performance : Garantir la livraison en temps voulu de données stables et de haute qualité, tout en assurant le contrôle de leur fraîcheur et la mise en place de procédures de récupération rapide.Industrialisation & IA : Automatiser les ensembles de données dont l'utilité métier est avérée. Vous préparerez le terrain technique sur Databricks et GCP pour l'intégration de nos futurs modèles (Machine Learning, IA Générative) au service du business.Amélioration Continue : Identifier les opportunités d'optimisation des outils, réduire l'empreinte écologique de nos opérations de données et promouvoir une culture d'apprentissage partagé dans l'équipe.