Analytics Engineer H/F - Dynabuy

N°1 des Centrales d'Achats dédiées aux TPE/PME (300 000 entreprises)

N°2 du marché des CSE externalisés (30 000 entreprises)

N°1 des rencontres professionnelles entre dirigeants (1 500 rencontres/an)
Dynabuy combine technologie et impact business pour transformer l'achat professionnel en France.

Nos chiffres: 24 Millions d'euros de CA en 2024.

+ de 370 000 entreprises bénéficiaires de nos solutions

+ 30 000 participants à nos Rencontres Dirigeants

+ 230 000 bénéficiaires de nos avantages privés

+ 200 Clubs Affaires

Nous sommes fiers ! MAIS on ne compte pas s'arrêter là.

Notre ambition : devenir leader sur tous nos marchés ... et plus encore.Rejoignez le pôle Innovation & IA de Dynabuy pour structurer et exploiter les données qui alimenteront nos projets d'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur trois axes : data analyse (Métabase, SQL), data engineering (pipelines, structuration) et support IA (préparation data pour ML/RAG). Un rôle polyvalent à l'intersection entre analyse métier, engineering et IA.

Rôles et Responsabilités

Data Analyse (30-40% du temps)
Répondre aux demandes d'analyse complexes des équipes métiers
Créer et maintenir des dashboards et rapports dans Métabase
Analyser les données pour identifier des insights business actionnables

Data Engineering (30-40% du temps)
Concevoir et développer des pipelines de données robustes (ETL/ELT)
Contribuer au déploiement de modèles ML en collaboration avec l'équipe backend
Structurer et nettoyer les données pour garantir leur qualité
Optimiser les performances et fiabilité de l'infrastructure data

Support IA (20-30% du temps)
Préparer les données pour les projets IA (feature engineering, embeddings, RAG)
Collaborer avec les équipes de Dynabuy pour identifier et structurer les données nécessaires
Participer aux développements IA en apportant votre expertise data

La répartition ci-dessous est indicative et pourra évoluer selon les besoins du pôle et vos appétences.

Compétences IA/Outils modernes attendues:

Développement assisté par IA (REQUIS)

- Usage quotidien d'outils de dev IA (Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, etc.)
- Expérience concrète avec des agents de code (Claude Code, Aider, etc.)
- Compréhension des gains de productivité et des limites de ces outils dans le développement
- Capacité à évaluer quand utiliser (ou non) l'assistance IA

Compétences techniques IA/Data

- Compréhension des besoins data pour les projets IA (embeddings, vector stores, feature engineering)
- Notions de RAG et ML pour structurer les données en conséquence
- Capacité à suivre et évaluer les nouvelles avancées data/IA pour identifier celles pertinentes pour nos projets

Savoir-faire (Compétences Techniques) indispensable :

- Python : très bonne maîtrise pour l'ingestion, transformation et orchestration de données
- Environnement technique : Polars / Ibis / DuckDB (ou équivalent type pandas)
- SQL : expertise avancée (requêtes complexes, optimisation, modélisation)
- Maîtrise d'un outil d'ingestion (exemple DLT, Airbyte, Fivetran)
- Pipelines ELT : conception et développement de flux de données robustes (exemple DBT, SQLMesh)
- Data quality : validation, monitoring et tests sur les données
- Git : workflows de versioning et collaboration
- Sécurité : sensibilité aux bonnes pratiques (OWASP, gestion des secrets, validation des entrées) - environnement certifié ISO 27001

Un ou plusieurs de ces éléments sont un plus :

- Bases en machine learning (feature engineering, workflows d'entraînement, évaluation)
- Compréhension des contraintes LLM (tokens, context window, hallucinations, coûts
- Docker et CI/CD pour les pipelines data

Nous valorisons avant tout la capacité d'apprentissage et la curiosité.

Savoir-être

- Rigueur dans la structuration et la qualité des données
- Esprit analytique pour comprendre les besoins métiers et les traduire en solutions data
- Autonomie et proactivité dans la résolution de problèmes
- Curiosité pour les technologies data et l'IA
- Esprit d'équipe, bonne humeur et capacité à collaborer avec les équipes techniques et métiers
- Adaptabilité dans un environnement en évolution rapide

Process de recrutement

1. Entretien téléphonique avec notre chargée de recrutement
2. Entretien technique & vision notre Head of Innovation & IA :
Échange sur votre parcours et réalisations concrètes
Discussion sur vos pratiques de développement assistées par IA
Quelques questions techniques pour valider votre expertise data

3. Rencontre avec l'équipe et échange sur les projets en cours
4. Entretien final avec notre DSI et notre PDG