Data quality engineer

Description garantir que les données utilisées par l'ensemble du groupe soient fiables, compréhensibles, monitorées et gouvernées, tout au long du pipeline analytique.

Missions

• Être le/la garant (e) de la qualité des données dans l'ensemble de la chaîne analytique
• Concevoir, structurer et maintenir un framework de tests dbt (unitaires, contractuels, métiers)
• Mettre en place des métriques de qualité, des dashboards et des alertes de monitoring
• Identifier, analyser et corriger les problématiques de qualité (fraîcheur, jointures, saisie, conformité)
• Piloter les incidents data en lien avec les équipes métiers et data engineering
• Déployer des outils d'observabilité et de catalogage de données
• Formaliser et suivre des SLA de qualité de données
• Participer activement à la réduction de la dette technique data et à la normalisation des pratiques

Package

Rémunération : Jusqu'à 50-60 k¤ pour profils plus expérimentés.

Pour des profils plus juniors : 35-40 k¤ (0-2 ans d'expérience)

• Statut cadre (42h30)
• 5 semaines de congés + 2 semaines de RTT
• Télétravail possible jusqu'à 2 jours/semaine
• Tickets restaurant & complémentaire santé
• Participation + actionnariat : attribution d'actions gratuites (~20k¤) après 1 an
• Société à mission, non cotée, avec évaluation annuelle du capital

Les plus

• Poste basé à Lyon (69003) proche transports en commun
• Télétravail hybride : 2 jours par semaine

L'avis de notre expert Marguerite DE PURY Un poste clé pour un (e) profil qui aime mettre de l'ordre, fiabiliser et structurer.

Idéal si vous appréciez les environnements où tout n'est pas encore figé, avec un véritable impact sur la qualité des décisions et une reconnaissance forte du rôle de la data dans l'organisation."

Profil recherché

• Bonne maîtrise de dbt et SQL avancé
• Expérience avec un outil d'orchestration (Airflow, Dagster.)
• Connaissance des outils de data quality & observability (Soda, Great Expectations, Monte Carlo.)
• Compréhension solide des modèles analytiques
• À l'aise dans des environnements transverses, entre équipes techniques et métiers

Soft skills :

• Excellente communication, pédagogie et sens du collectif
• Grande rigueur et sens du détail
• Capacité à embarquer les équipes autour des enjeux de qualité des données

EFV/2023