Ingénieur Data Analytics H/F - Segula Technologies

SEGULA Technologies is a global engineering group, boosting the competitiveness of all major industrial sectors: automotive, aerospace, energy, rail, naval, life sciences, and telecoms.

With a presence in more than 30 countries and 140 locations worldwide, the Group prioritizes close relationships with its clients, driven by the expertise of its 15,000 employees.

As a leading engineering player putting innovation at the heart of its strategy, SEGULA Technologies manages large-scale projects, ranging from initial studies to industrialization and production.

SEGULA TECHNOLOGIES is dedicated to gender balance and diversity, recognizing and recruiting talent of all backgrounds.

Concevoir, développer et industrialiser les solutions de transformation et de modélisation des données destinées à améliorer la performance opérationnelle.

Au sein de l'équipe Data Digital In Store, l'Analytics Engineer garantit la disponibilité de données fiables, structurées et exploitables pour alimenter les tableaux de bord, les analyses métiers, les modèles d'intelligence artificielle et les outils d'aide à la décision.

Son objectif est de transformer les données en véritables leviers d'efficacité pour les collaborateurs, notamment sur les domaines Supply Chain et Production.

PRINCIPALES RESPONSABILITÉS:

• Industrialisation des pipelines Data : concevoir, automatiser et optimiser les pipelines de transformation des données pour les besoins analytiques, les dashboards et les modèles IA.
• Modélisation des données : construire et maintenir les modèles de données et la couche sémantique (Semantic Layer) des domaines métiers Supply Chain et Production.
• Architecture et stratégie technique : contribuer à la définition et à l'évolution de la stack Data, en garantissant la performance, la scalabilité et la fiabilité des solutions.
• Qualité et gouvernance des données : mettre en place les contrôles de qualité, assurer la traçabilité (Data Lineage), la documentation et la gouvernance des datasets.
• Optimisation des solutions existantes : maintenir, faire évoluer et repenser les datasets et pipelines afin de répondre à de nouveaux cas d'usage métiers.
• Collaboration et amélioration continue : travailler avec les Data Engineers, Data Analysts, équipes métiers et communautés techniques, dans un environnement Agile (Scrum / Kanban)

LIVRABLES ET RÉSULTATS ATTENDUS:

• • Pipelines de transformation de données automatisés et industrialisés.
  • Modèles de données dimensionnels et couches sémantiques métier.
  • Datasets fiables, documentés et réutilisables.
  • Tests et dispositifs de contrôle de qualité des données.
  • Workflows d'orchestration et processus de déploiement CI/CD.
  • Documentation technique, traçabilité et suivi des performances.
  • Solutions Data optimisées pour les dashboards, analyses et modèles IA.

De formation Bac +5, diplôme d'ingénieur ou Master spécialisé en informatique, Data Engineering, Data Science, statistiques ou systèmes d'information. Vous avez minimum 3 ans en tant qu'Analytics Engineer ou Data Engineer, ou 5 ans en Data Analysis avec une expérience significative en Data Engineering.

Compétences techniques :

• Data Platform : AWS, Databricks, AWS Glue, Amazon S3.
• Data Transformation & Modeling : dbt (expert), SQL, modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault, One Big Table).
• Orchestration : Apache Airflow (expert).
• Programmation : Python, PySpark, Scala.
• Data Quality : Great Expectations.
• Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, Make, VS Code / PyCharm, Terminal.
• Data Processing : Spark et optimisation des performances des environnements Cloud.

Compétences complémentaires appréciées : Tableau, DuckDB, Polars, Malloy, MetricFlow et connaissance des évolutions de la Modern Data Stack.

• Gestion des données
• Python
• Amélioration continue
• Intelligence artificielle
• Gouvernance des données
• Création d'une base documentaire
• Git
• Contrôle qualité
• Modélisation des données
• AWS
• Scala
• SQL