Analytics Engineer

Une IA n'est pas plus fiable que les définitions sur lesquelles elle s'appuie. Dans les entreprises, le chiffre d'affaires, la marge ou un client actif ont souvent trois définitions selon le service. Si c'est le cas, aucun tableau de bord ni aucun agent IA ne donnera de bonne réponse. Chez Diametral, l'Analytics Engineer construit la couche qui fait de la donnée brute une source de vérité, documentée et testée, que les équipes et les IA peuvent interroger.

Tu rejoins l'engine Decision Analytics, entre les Data Engineers et les Data Analysts.

Ce que tu vas construire

• Des modèles de données analytiques robustes et versionnés (dbt, SQLMesh), de la donnée brute jusqu'aux data marts métier.
• Des couches sémantiques et des référentiels d'indicateurs (dbt Semantic Layer, Cube, modèles sémantiques Power BI, LookML) : une définition unique pour chaque KPI.
• Des fondations de données prêtes pour l'IA, qui permettent aux agents conversationnels et aux outils de text-to-SQL de répondre juste.
• Des pratiques d'ingénierie logicielle appliquées à l'analytics : Git, CI/CD, tests automatisés, contrats de données, observabilité.
• La documentation et le lignage qui rendent la donnée lisible, même pour quelqu'un qui n'est pas data.
• Des migrations et rationalisations de patrimoines BI existants vers des stacks modernes.

Ton environnement technique

SQL, dbt, SQLMesh, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric, Airflow, Dagster, Cube, Elementary, Soda, Great Expectations, Power BI, Looker, Tableau.

Au sein de Diametral

• Tu contribues à nos accélérateurs : templates dbt, packages de tests, standards de modélisation.
• Tu fais le lien entre les engines Architecture & Engineering et Applied AI & Data Science.

Ce que tu apportes

• Diplôme d'école d'ingénieur ou master en informatique, data ou statistiques.
• Au moins 3 ans d'expérience en analytics engineering, BI engineering ou data engineering, hors stage et alternance.
• Une excellente maîtrise de SQL et de la modélisation (dimensionnelle, Data Vault, One Big Table).
• Une pratique avancée de dbt ou d'un outil équivalent, en production.
• Anglais courant en contexte client, et la langue de ton bureau de rattachement.

Ce qui fera la différence

• Une expérience de mise en place d'une couche sémantique en entreprise.
• Une certification dbt, Snowflake, Databricks ou Fabric.
• Une expérience de projets d'IA conversationnelle sur des données structurées.

Ton état d'esprit

• Exigence de rigueur : un indicateur sans test, c'est un indicateur auquel on ne peut pas se fier.
• Goût pour l'ingénierie propre et réutilisable.
• Capacité à aligner métiers et IT sur une même définition.

Ce que nous attendons de tous nos talents

• L'obsession de l'impact business : tu comprends vite le métier de nos clients, et tu sais le challenger.
• Un sens aigu du service et de l'expérience client.
• Une communication de haut niveau, à l'écrit comme à l'oral : tu simplifies, tu embarques.
• Une maîtrise avancée des outils d'IA et d'automatisation : tu peux nous montrer un agent ou un prototype que tu as construit toi-même.
• De l'ambition et de la rigueur, au service d'une équipe qui fait passer le collectif avant l'individu.

• Entretien avec l’équipe Talent Acquisition et/ou un Business Manager
• Entretien technique avec un expert de l’engine
• Entretien avec le Managing Director ou l’Engine Director