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DSB Data DeliveryTalent Network
Talent pools

Analytics Engineer

Transformez la Data brute en modèles fiables.

Rejoignez un pool sélectif d’Analytics Engineers considérés pour des missions de modélisation, de transformation et de couche sémantique auprès d’organisations européennes, via DSB Data Delivery.

Niveau
Confirmé à senior
Contexte
Delivery Data européen
Évaluation
Par des praticiens
Candidature
Environ 4 minutes

Pourquoi ce réseau existe

Des modèles fiables entre la plateforme et le métier

La modernisation analytique s’enlise quand la couche de transformation est fragile : modèles non testés, métriques non documentées, dashboards auxquels personne ne fait confiance. Ce talent pool existe pour que DSB puisse mobiliser des ingénieurs qui rendent la couche analytique fiable, testée et comprise.

Les missions varient en périmètre et en durée et sont proposées individuellement. Rejoindre le pool signifie être considéré lorsqu’une mission pertinente s’ouvre. Ce n’est ni un engagement sur une mission précise, ni une garantie d’accès à ces missions pour chaque candidat.

Domaines de capacité soutenus par ce pool

  • Modernisation analytique
  • Produits Data
  • Plateformes Data
  • Programmes de gouvernance

Ce autour de quoi ce pool est construit

  • Transformation dbt et SQL d’abord
  • Des modèles réellement utilisés par les équipes métier
  • Revue de chaque profil par des praticiens
  • Qualification structurée pour chaque candidat
  • Évaluation technique uniquement après un échange humain

Missions types

Le travail pour lequel vous seriez considéré

Exemples illustratifs du travail d’analytics engineering derrière les missions DSB. Chaque mission définit son propre périmètre.

  • Construire les couches de transformation

    Des pipelines dbt ou SQL modulaires et testés, du brut au curé.

  • Concevoir les modèles analytiques

    Schémas en étoile, métriques et choix de grain qui restent cohérents quand l’usage grandit.

  • Porter la couche sémantique

    Des définitions cohérentes entre les outils BI, pour qu’une métrique ait un seul sens.

  • Tester et documenter la Data

    Tests, contrats et documentation qui détectent les problèmes avant les utilisateurs.

  • Rendre la BI self-service possible

    Des jeux de données curés que les analystes et les métiers explorent en sécurité.

  • Faire le pont entre ingénierie et analystes

    Traduire les questions métier en modèles, et les contraintes de plateforme en recommandations.

Expertises recherchées

Ce que signifie être pertinent

La liste ci-dessous reflète les environnements sur lesquels tournent la plupart des missions analytiques DSB aujourd’hui, pas une checklist à cocher.

Socle de pertinence

Une expérience solide et récente sur la plupart de ces points.

  • dbt
  • SQL et modélisation analytique
  • Un entrepôt cloud : Snowflake, BigQuery ou Databricks

Selon le contexte

Précieux sur certaines missions ; non requis pour rejoindre le pool.

  • Python
  • Workflows Git et CI/CD
  • Pratiques de test et de documentation
  • Airflow ou un autre orchestrateur
  • Couches sémantiques Looker ou Power BI
  • Metrics stores et Data contracts
  • Microsoft Fabric

Chaque mission précise sa propre stack. L’évaluation par des praticiens porte sur la profondeur et le jugement, pas sur des mots-clés.

Ce que nous recherchons

Au-delà de la stack

Les qualités que les praticiens DSB recherchent chez un Analytics Engineer.

  • Jugement de modélisation

    Vous choisissez le grain, les clés et les structures qui tiennent quand les questions changent.

  • Rigueur

    Vous testez, documentez et versionnez votre travail par réflexe.

  • Aisance métier

    Vous comprenez à quoi sert une métrique avant de la construire.

  • Pragmatisme

    Vous livrez un bon modèle cette semaine plutôt qu’un modèle parfait le trimestre prochain.

  • Culture du delivery

    Vous mesurez l’adoption et améliorez ce que les gens utilisent vraiment.

Comment ça marche

Un processus sélectif. Une décision humaine.

Chaque candidature suit le même parcours structuré. Toutes n’aboutissent pas, et à chaque étape ce sont des personnes qui décident.

  1. 01

    Candidature

    Partagez qui vous êtes, votre expérience et vos compétences principales. Environ 4 minutes.

  2. 02

    Qualification initiale

    DSB étudie votre profil au regard des besoins du talent pool concerné.

  3. 03

    Échange de screening

    Un entretien avec un praticien DSB sur votre expérience et vos attentes.

  4. 04

    Évaluation technique ou métier

    Une évaluation ciblée de votre expertise, adaptée à votre talent pool.

  5. 05

    DSB Verified

    Les profils qui complètent la qualification et l’évaluation peuvent rejoindre le pool vérifié.

  6. 06

    Opportunités pertinentes

    Les profils vérifiés sont considérés pour des missions correspondant à leur expertise et à leurs disponibilités.

Prêt à postuler ?

Postulez comme Analytics Engineer

Partagez votre expérience et vos compétences principales en 4 minutes environ. Les praticiens DSB examinent chaque candidature.

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Aucun compte requis. Toutes les candidatures ne passent pas à l’étape suivante.