Analytics Engineer - Migration & Optimisation Data Platform H/F - Delia Technologies

Le besoinLocalisation : Nantes (2 jours/semaine sur site)Démarrage : ASAP - au plus tard début août 2026Durée : Commande jusqu'à fin décembre 2026 - Renouvelable?? Contexte de la missionAu sein de l'équipe IT Reports d'un grand acteur du secteur bancaire et financier, vous interviendrez sur un projet stratégique de modernisation de la Data Platform.La mission consiste à reprendre un patrimoine de code existant (SQL, Python), actuellement en production sur des environnements AWS Athena et Starburst (Trino Enterprise), et à le migrer vers une cible Starburst unifiée.Ce projet implique :La revue et refactorisation des requêtes et modèles de données existantsLe changement de source de données : passage des fichiers CSV en raw zone vers des données au format Apache Iceberg, exposées comme Data as a ProductL'optimisation des performances des modèles et requêtes au fil de la migrationVous travaillez dans un environnement data moderne, en collaboration étroite avec des Data Engineers, Data Scientists, Analysts et parties prenantes métier.?? Livrables attendusMigration du patrimoine SQL/Python vers la cible Starburst (sources Iceberg / Data as a Product)Optimisation des requêtes et modèles de données existantsDocumentation technique (data dictionaries, modèles)Tests de qualité des données intégrés aux modèlesContribution aux bonnes pratiques DataOps et CI/CD de l'équipe??? Stack techniqueLangages : SQL (avancé), PythonTransformation : dbt (data build tool)Moteurs de requête : Starburst / Trino, AWS AthenaFormats & stockage : Apache Iceberg, AWS Glue, S3 / Raw ZoneVersioning & CI : Git, CI/CDBonnes pratiques : DataOps, approche DRY, tests automatisés

Profil recherchéRôle hybride : Analytics Engineer (entre Data Engineer et Data Analyst)Compétences techniques indispensablesSQL avancé : transformation de données complexe, optimisation de requêtesPython : scripting, automatisationGit : gestion de version et collaboration en équipeStarburst / Trino et/ou AWS Athena : expérience en environnement cloud data warehousedbt : une connaissance est appréciée, sans en faire un prérequis bloquantModélisation dimensionnelle : schémas en étoile, flocon, conception orientée métierCompétences analytiques & organisationnellesCapacité à comprendre les enjeux et métriques businessAptitude à faire le pont entre équipes techniques et parties prenantes métierRigueur dans la documentation (data dictionaries, specs techniques)Esprit de collaboration dans un environnement multi-équipesBonnes pratiquesApproche DataOps et intégration continue (CI/CD)Conception modulaire et principe DRYTests automatisés sur les modèles de données

• Python
• Intégration continue
• Rédaction des spécifications techniques
• Création d'une base documentaire
• Git
• AWS
• SQL
• Scripting