**Description du poste
Le contexte**
Nous recrutons pour un groupe international en pleine transformation Data & Analytics, avec des enjeux forts autour de la BI, du self-service, de l’IA et de l’aide à la décision à grande échelle.
Dans ce cadre, l’entreprise renforce son équipe data avec un Senior Analytics & AI Engineer pour contribuer à la structuration de la donnée et au développement de ses futurs produits data & IA.
Le rôle
Vous intervenez à l’intersection entre Analytics Engineering et Intelligence Artificielle, avec un rôle clé dans la fiabilisation de la donnée et son exploitation pour des cas d’usage avancés.
Objectif :
Construire une donnée robuste, bien modélisée et directement exploitable, aussi bien pour les équipes métiers que pour les systèmes d’IA.
Vos missions
Analytics Engineering (cœur du rôle)
- Concevoir et faire évoluer la couche sémantique (modélisation, structuration des données)
- Définir et maintenir les KPI métiers (Sales, Marketing, Finance, Supply Chain, eCommerce)
- Garantir la qualité, la fiabilité et la documentation des données
- Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Data Science
AI & Data Products
- Contribuer aux premiers cas d’usage AI / analytics augmentée (agents, automatisation, insights)
- Préparer des datasets ML-ready
- Participer à la mise en place de pratiques MLOps (cycle de vie des modèles, monitoring, déploiement)
- Évaluer et intégrer des outils IA adaptés à la maturité de l’organisation
Contribution technique
- Apporter une vision technique (architecture, choix d’outils)
- Participer activement aux rituels agiles
- Accompagner et mentorer des profils plus juniors
**Profil recherché
Votre profil**
- 5+ ans d’expérience en Analytics Engineering / Data Engineering
- Excellente maîtrise de SQL et du data modeling (star schema, modèles incrémentaux…)
- Expérience sur un data warehouse cloud (type Snowflake, BigQuery, Redshift…)
- Bonne compréhension des enjeux data quality / observability
- À l’aise avec Python
Intérêt concret pour les sujets IA / Machine Learning
Une première exposition aux environnements MLOps ou aux outils IA est un plus