Analytics Engineer H/F Crédit Agricole d'Ile de France

Au sein de l'équipe « Data et Connaissance clients », une équipe dynamique constituée de 10 collaborateurs experts, vous valoriserez l'ensemble des données clients pour en faire un levier de création de valeur pour la Caisse régionale et aider à la prise de décision.

L'amélioration de la connaissance clients pour mieux anticiper leurs besoins ainsi que l'optimisation du fonctionnement de l'ensemble des domaines d'activité de l'entreprise (risque, conformité, fraude, RH...) sont les principales missions de l'équipe. Vous travaillerez donc en étroite collaboration avec toutes les équipes du département « Expérience Clients » (Parcours clients, Communication clients, Web clients et Mesure de la satisfaction clients) de la direction Marketing et Marchés mais aussi avec les autres métiers de la banque (Risque, Conformité, Back-offices, ...).

En tant qu'Analytics Engineer, vous aurez comme missions :

1. La conception et la modélisation des données en collaboration avec les data analysts et les data scientists de l'équipe :

- Modéliser les données pour les usages analytiques (schémas en étoile, flocon, datamarts).

- Concevoir et implémenter des architectures ELT robustes et scalables.

- Participer à l'urbanisation interne des données du projet Vision client 360 (architecture médaillon, bonnes pratiques d'organisation des couches données).

2. Le développement et la transformation des données :

- Développer des pipelines de transformation avec DBT (Data Build Tool).

- Développer des traitements distribués en PySpark sur la plateforme Cloudera.

- Optimiser les requêtes et transformations pour garantir la performance, la qualité et la maintenabilité du socle de données de l'équipe.

3. L'industrialisation et la garantie de qualité des livrables :

- Mettre en place et maintenir des tests, des contrôles et des bonnes pratiques de qualité de données.

- Déployer les modèles via des chaînes CI/CD GitLab (tests automatisés, packaging, promotion d'environnements).

4. L'orchestration des traitements et la production en collaboration avec le data engineer de l'équipe :

- Participer à l'orchestration des traitements et des flux de données avec Airflow.

- Superviser et maintenir les jobs en production, analyser les incidents, améliorer la robustesse des workflows.

5. Mise à disposition des données à travers des dashboards de connaissance clients

- Déployer les assets dans les couches analytiques utilisées par les outils BI.

- Collaborer avec les équipes marketing et marchés pour identifier et comprendre les besoins.

- Travailler sur des processus de gouvernance de données pour garantir la fiabilité et la compréhension des données par les utilisateurs.

Profil recherché

- Vous avez un diplôme de niveau Bac +5 (école d'ingénieurs ou université : ENSAE, ENSAI, ISUP, Ecole d'ingénieur, Master 2 et plus) avec une spécialisation en ingénierie informatique, big data, data engineering.
- Vous avez déjà au moins 5 ans d'expérience dans la Data et au moins une première expérience en tant que analytics engineer / data engineer.
- Vous savez interagir avec des bases de données complexes (via la plateforme big data) et maitrisez des solutions d'optimisation du traitement des données à grande échelle (Spark).
- Vous maitrisez les processus ELT, le Data modeling pour l'analytics, les processus de déploiement et d'orchestration et les outils tels que Airflow et Gitlab.
- Vous avez une bonne expertise en DBT (Data Build Tool), Python, PySpark et SQL.
- Vous avez des bonnes connaissances SGBD relationnel (idéalement SQL serveur) et des outils BI (idéalement Microstrategy).
- Vous avez une bonne capacité à documenter et structurer les processus et une bonne capacité d'analyse et de synthèse.
- Vous présentez également un bon relationnel, de l'autonomie, de la rigueur, de la curiosité et un bon esprit d'équipe.