Data Analytics Engineer; H​/F​/X

À propos de LB&Partners SA

LB&Partners SA est un cabinet suisse spécialisé dans l’optimisation de la performance des fabricants industriels.

Nous travaillons avec de grands groupes internationaux pour améliorer leur EBIT grâce à une combinaison unique : expertise métier, méthodologie avancée et solutions technologiques développées en interne.

Nos équipes conçoivent des outils permettant d’analyser, modéliser et optimiser des données industrielles stratégiques.

Rejoindre LB&Partners, c’est intégrer une structure à taille humaine, dynamique et innovante, où chaque collaborateur contribue directement à des projets à fort impact.

En tant que Data Analytics Engineer, vous jouerez un rôle clé dans le développement et l’évolution de nos outils internes et de nos solutions logicielles à destination d’industriels internationaux. Vous travaillerez au cœur de la donnée : ingestion, transformation, modélisation, mise à disposition, ainsi que performance, fiabilité et traçabilité.

Vous évoluerez dans un environnement où la donnée est au service de décisions concrètes et mesurables, avec une proximité forte entre les équipes métier, produit et développement. Vous contribuerez directement à des produits à fort impact, dans une structure à taille humaine.

• Concevoir, développer et maintenir les pipelines d’ingestion, de transformation et de mise à disposition des données
• Assurer la qualité, la cohérence et la traçabilité des données à travers les différentes couches de nos systèmes (contrôles, validation, monitoring)
• Modéliser les données et concevoir des schémas adaptés aux besoins analytiques et opérationnels
• Intégrer des sources de données hétérogènes (internes, clients, systèmes industriels)
• Optimiser les performances des traitements et requêtes sur de grands volumes de données
• Participer à la mise en place et à l’évolution de l’infrastructure data (stockage, orchestration, observabilité)
• Concevoir des API data stables et sécurisées, en lien avec les besoins des applications internes et produits
• Collaborer à la conception technique et aux revues d’architecture data
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés aux flux de données (incidents, qualité, performance)
• Respecter les bonnes pratiques (tests, CI/CD, versioning, documentation)

Nous recherchons un(e) Data Analytics Engineer passionné(e) par l’exploitation intelligente de la donnée au service de l’industrie, capable de construire des pipelines robustes et de transformer des données complexes en valeur opérationnelle.

Compétences générales

• 1 à 3 années d’expérience professionnelle en data engineering / analytics engineering ou domaine connexe
• Très bonne maîtrise de SQL et bonne maîtrise de Python (ou équivalent)
• Bases solides en modélisation de données (schémas, normalisation, modèles dimensionnels)
• Bonne compréhension des architectures data modernes (data lake, data warehouse, ELT/ETL)
• Expérience avec au moins une base de données relationnelle et compréhension d’approches No
  
  SQL / search selon les besoins
• Connaissances démontrées en environnement cloud et en infrastructure containerisée
• Bonne pratique de Git et des workflows collaboratifs
• Capacité à produire et documenter un code propre, structuré et maintenable
• Rigueur, autonomie, fiabilité et esprit d’équipe
• Intérêt marqué pour l’industrie et les problématiques de performance industrielle

Compétences techniques attendues

• Langages :
  Python, SQL (très bonne maîtrise)
• Bases de données relationnelles :
  Postgre
  
  SQL (ou équivalent)
• Data transformation / modélisation : dbt (ou équivalent)
• BI / Data visualisation :
  Power BI, Tableau ou Looker (capacité à produire / maintenir des modèles et dashboards)
• Containerisation :
  Docker
• Version control :
  Git (workflows collaboratifs, revues de code)

Nice to have

• Bases de données No
  
  SQL / search :
  Elasticsearch (ou équivalent)
• Orchestration / infrastructure :
  Kubernetes
• CI/CD :
  Git Hub Actions, Git Lab CI (ou équivalent)
• Cloud : expérience avec au moins un environnement cloud (AWS, GCP ou Azure)
• Notions en Machine Learning et MLOps
• Expérience dans un environnement Agile/Scrum
• Sensibilité aux exigences de sécurité (bonnes…