Analytics Engineer

Are you ready to develop the future of retail?

VusionGroup est une entreprise de retail tech en forte croissance. Implanté dans 19 pays sur 3 continents, nous sommes leader mondial des solutions de digitalisation du commerce physique.

Nous inventons des technologies qui créent un impact positif sur la société en permettant un commerce durable et centré sur l’humain.

Ensemble, nous développons des solutions avant-gardistes, formons des partenariats durables avec nos clients et réinventons les magasins de demain grâce à nos solutions IoT et data.

Nous croyons que l’entrepreneuriat est une vocation, et que notre esprit de start-up nourrira votre ambition.

Plus d'informations sur notre entreprise et nos solutions ici .

Rattaché(e) au Client Data Engineering, vous jouez le rôle de  référent technique par distributeur  : vous facilitez les interactions avec les  Client Teams , implémentez les  transformations spécifiques  par retailer et garantissez la  conformité aux bonnes pratiques  (modélisation, qualité, performance).

Responsabilités clés

• Audit & cadrage data  chez chaque client (sources, volumétrie, DQ, latence, sécurité) ; gap analysis & plan d’action pour les onboardings clients et pour toutes demandes spécifiques priorisées par le Product Owner.

• Implémentation  des pipelines/transformations retailer‑spécifiques (dbt/SQL, jobs Databricks), packaging & documentation.

• Modélisation  orientée usages (marts, métriques standardisées,  data contracts ), tests &  observability .

• Interface  entre équipes internes (Produit, Platform Eng., DataOps) et  Client Teams  ; formation &  enablement .

Stack / environnement technique

• Azure

• Databricks (Delta Lake,  Unity Catalog )

• Dbt

• Git/GitHub

• Airflow

• Datadog

Qualifications

• Diplômé(e) d'un master en école d'ingénieur ou diplôme similaire

• 2–4 ans comme  Analytics/Analytics Engineer  ou  Data Engineer  orienté BI.

• Excellente maîtrise  SQL  &  dbt  ; bonnes pratiques de  testing  data & CI‑CD.

• Compréhension retail (KPI CA, marge, promo, catégories) appréciée.

• Pédagogie, sens client, rigueur documentaire.

Compétences techniques :

• Expérience avec au moins un Cloud

• Excellente maîtrise de  SQL  et des outils de transformation (dbt)

• Connaissance des plateformes data modernes ( Databricks , Delta Lake, Unity Catalog)

• Pratique des outils d’orchestration (Airflow) et des pipelines ELT

• Compréhension des modèles analytiques et des KPI retail

• Maitrise de Git / CI‑CD et bonnes pratiques de qualité & tests data

Soft Skills :

• Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d’équipes métier et du client

• Rigueur, sens du détail et forte exigence qualité

• Esprit d’analyse et un bon esprit d’équipe

• Orientation solution et autonomie dans la résolution de problèmes

• Excellent relationnel et sens du service client