Senior Analytics Engineer
- Télétravail, monde entier
- Temps plein
- Senior
- Publiée il y a 7 jours
ou postulez depuis Claude / ChatGPT / Muse
Poste d'analytics engineering à distance pour un client en Amérique latine, axé sur les modèles de données dimensionnels et DBT sur des plateformes cloud.
À propos du poste
Le client développe son dispositif data et analytics, et ce poste consiste à construire les modèles qui alimentent le reporting et la business intelligence des différents services internes. L'essentiel du travail est de la modélisation concrète, avec un peu de maintenance sur d'anciens outils de reporting Microsoft.
En un coup d'œil
- Salaire
- Non indiqué dans l'annonce
- Périmètre du télétravail
- Télétravail, monde entier
- Niveau
- Senior
- Type de contrat
- Temps plein
- Compétences
- dbt, Dimensional modeling, Kimball methodology, Databricks, SQL, Python, PySpark, Terraform
- Publiée
- 22 oct. 2026
- Dernière vérification
- 29 oct. 2026
- Langue de l'annonce
- anglais
Vos missions
- Concevoir des modèles de données analytiques selon les bonnes pratiques du modélisme dimensionnel
- Construire et maintenir des tables de faits et de dimensions, des schémas en étoile et des jeux de données de reporting
- Développer des transformations et des modèles DBT, ainsi que des pipelines ELT avec Databricks, SQL et Python
- Traduire les besoins de reporting des parties prenantes en solutions data fiables et veiller à la qualité et à la gouvernance
- Gérer les ressources de la plateforme avec Terraform ou d'autres outils d'infrastructure as code
Le profil recherché
- Solide expérience pratique de DBT et de l'analytics engineering, avec une connaissance approfondie du modélisme dimensionnel (faits, dimensions, schémas en étoile, Kimbal
- Travail pratique sur Databricks avec SQL, Python et PySpark, ainsi qu'un SQL avancé pour la transformation
- Expérience avec Terraform ou l'infrastructure as code
- Bonne communication et gestion des parties prenantes, et capacité à travailler de façon autonome à distance
Un plus
- Connaissance de Power BI ou d'outils de reporting d'entreprise
- Expérience de modernisation d'environnements BI ou data existants
- Connaissance d'Azure Data Factory, Synapse ou de services cloud analytics Microsoft similaires
- Expérience avec des frameworks de qualité de données, du monitoring ou des tests
Comment Keywordise postule pour vous
Alex Demo
[email protected]
Depuis votre CV
Oui, en télétravail complet
- Envoyée
- 09:41
- Joint
- Votre CV adapté
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- 2Adapté à ce posteKeywordise écrit votre CV et votre lettre de motivation pour ce poste à partir de votre expérience réelle.
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- Dans Claude, ouvrez Paramètres, puis Connecteurs, et choisissez Ajouter un connecteur personnalisé.
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https://keywordise.com/mcpVous pouvez vous déconnecter à tout moment dans les paramètres de Keywordise.
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- Ajoutez un nouveau connecteur avec l'URL du connecteur et choisissez OAuth. Laissez vides l'identifiant client et le secret.
- Connectez-vous à Keywordise et validez. Envoyez ensuite le prompt dans une nouvelle conversation.
https://keywordise.com/mcpVous pouvez vous déconnecter à tout moment dans les paramètres de Keywordise.
Muse
- Ouvrez Muse (muse.ai ou l'application) et envoyez-lui le message ci-dessous.
- Si Muse demande comment se connecter, répondez OAuth. Ouvrez le lien de connexion qu'elle envoie, connectez-vous à Keywordise et validez.
- Envoyez le prompt. Muse demande avant d'envoyer quoi que ce soit.
Ajoute un connecteur personnalisé nommé Keywordise. C'est un serveur MCP distant à l'adresse https://keywordise.com/mcp et il utilise OAuth. Donne-moi le lien de connexion.Muse n'est disponible qu'aux États-Unis pour l'instant.
Postule à l’offre Keywordise wqqbafrbtbQuestions sur ce poste
Ce poste est-il entièrement en télétravail, et depuis où ?
Oui, l'annonce est en télétravail et n'est liée à aucun pays en particulier.
Quel est le salaire pour ce poste ?
Aucune fourchette de salaire n'est indiquée dans l'annonce.
Quelle expérience faut-il ?
Niveau selon l'annonce : senior. L'annonce demande : solide expérience pratique de DBT et de l'analytics engineering, avec une connaissance approfondie du modélisme dimensionnel (faits, dimensions, schémas en étoile, Kimbal; travail pratique sur Databricks avec SQL, Python et PySpark, ainsi qu'un SQL avancé pour la transformation; expérience avec Terraform ou l'infrastructure as code. Compétences citées : dbt, Dimensional modeling, Kimball methodology, Databricks.
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