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En tant qu'Analytics Engineer, tu seras responsable de la transformation des données brutes en modèles clairs et fiables, soutenant ainsi les décisions de l'entreprise. Tu travailleras en étroite collaboration avec les équipes métier et bénéficieras d'un environnement de travail autonome et stimulant.\nMissions\nContribuer à l'évolution du modèle de données d'Elax, en définissant le grain, les faits, les dimensions et les relations entre les différents objets métier.\nDocumenter systématiquement les modèles, les champs, les synonymes métier et les règles de gestion, et auditer les réponses produites par les agents.\nTraduire des besoins métier parfois flous en périmètres data clairs et actionnables, et contribuer aux conventions d’équipe.\nProfil recherché\n*** Profil recherché***Nous recherchons un profil avec environ **2 à 5 ans d’expérience dans la data**. Les parcours incluant une alternance ou des expériences significatives en stage sont étudiés avec attention si tu as déjà construit des modèles et gagné en autonomie.\n**Tes hard/soft skills**\n* **Les fondamentaux de l'Analytics Engineering** : tu maitrises parfaitement dbt et SQL, notamment la modélisation dimensionnelle. Tu as déjà déployé en production des modèles sur lesquels d'autres équipes s'appuient pour créer leurs tableaux de bord.\n* **Aisance relationnelle et prise de recul** : tu es curieux.se, débrouillard.e et tu sais challenger la demande d'un interlocuteur métier qui nuirait à la qualité des données, sans pour autant dégrader la relation partenariale\n* **Pensé pour durer** : tu conçois des modèles qui restent solides au fil des mois, et sais quand un « suffisamment bon maintenant » surpasse un « parfait plus tard ».\n* **Pratique fluide de l'IA** : tu utilises les outils d'IA au-delà du simple chat, pour accélérer la modélisation, la rédaction de la documentation ou la génération de tests.\n* **Goût de la propriété des sujets** : tu es prêt.e à prendre en charge des projets de bout en bout et à contribuer à élever les standards de l'équipe.\n**Nice to have** : la connaissance de Dagster (orchestration), Metabase (Dataviz) ou d’un semantic layer est un plus. 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