Stagiaire Ingénieur en Analytique (h/f/x)

Wayfair est convaincu que chacun devrait vivre dans une maison qu'il aime. Grâce à la technologie et à l'innovation, Wayfair permet aux consommateurs de trouver rapidement et facilement exactement ce qu'ils recherchent parmi des millions d'articles allant des meubles d'intérieur, de la décoration, de la rénovation, des articles de maison et plus encore. Engagé à ravir ses clients à chaque étape, Wayfair réinvente la manière dont les gens font leurs achats pour leur maison - de la découverte du produit à la livraison finale.

Au cœur de leur métier, les ingénieurs en analyse chez Wayfair sont forts en analyse quantitative et en codage tout en construisant des solutions rapides et évolutives pour l'organisation. Ils pensent de manière critique pour relever des défis complexes, s'épanouissent dans un environnement rapide et sont à la recherche d'une opportunité à forte croissance où ils auront un impact immédiat dès le premier jour. Il y a des opportunités significatives pour les nouveaux membres passionnés de l’équipe sortis de l’école ou ayant une expérience professionnelle antérieure.

Vous rejoindrez l'équipe Global Analytics Tech axée sur la conduite de la conception, de la création et de l’exploitation de l'infrastructure commerciale et des indicateurs de performance clés qui soutiennent nos équipes opérationnelles et notre stratégie commerciale principalement dictée par les synergies du monde technologique et commercial.

Que vous construisiez des entrepôts de données, des structures de données évolutives, que vous analysiez les performances des procédures, que vous dépanniez les erreurs ou que vous construisiez des systèmes de surveillance proactifs, vous travaillerez avec des technologies de pointe et des ensembles de données multi-tétraoctets.

Il s'agit d'un rôle hybride avec une présence en bureau du lundi au jeudi.

Ce que vous allez faire

• Assister à la conception, au développement et à la maintenance des entrepôts de données, des pipelines et des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement)
• Collaborer avec les ingénieurs et analystes de données pour comprendre les besoins en données et garantir la disponibilité des données pour l'analyse
• Travailler avec diverses technologies de stockage et de traitement des données, y compris [Google SQL]
• Aider à nettoyer, prétraiter et transformer les données provenant de diverses sources pour les rendre adaptées à l'analyse
• Soutenir la création et l'optimisation des bases de données et des entrepôts de données
• Assister dans le dépannage et la résolution des problèmes et des goulets d'étranglement liés aux données
• Apprendre et appliquer les meilleures pratiques en ingénierie des données, en modélisation des données et en gouvernance des données
• Documenter les processus et les flux de travail de l'ingénierie des données pour référence future
• Collaborer avec des équipes inter-fonctionnelles pour soutenir les initiatives et les projets basés sur les données

Ce qu'il vous faudra

• Une Licence ou un Master en Informatique, Génie Informatique, Mathématiques, Statistiques, Systèmes d'Information, ou autre domaine quantitatif des disciplines STEM avec un bon dossier académique
• Expérience en rôles d'ingénierie effectuant l'entreposage de données backend. Analyse quantitative en plus
• Forte intérêt pour l'ingénierie des données, les technologies de big data, et le traitement des données
• Expérience pratique avec DBT/Dataforms, BigQuery, Airflow, GCP et les outils BI.
• Et compétences en programmation Python
• Compréhension de base des concepts de gestion des données et des bases de données
• Expérience pratique dans la conduite d'analyses quantitatives sur de grands ensembles de données ; expérience avec les outils de modélisation et de visualisation des données
• • Connaissance approfondie de SQL (incl. fonctions d'agrégation, jointures, etc.). 
  • Proficiency in any Python and bash of programming languages
  • Compréhension de Git pour le contrôle de version 
• Solution tournée vers la solution et curiosité intellectuelle - Nous fournissons des résultats rapidement, nous définissons la portée des projets et nous apprenons constamment
• Forte communication écrite et verbale avec un esprit d'équipe, attitude très collaborative - Nous communiquons efficacement sans flatterie, nous nous concentrons sur l'aide à l'équipe sur les projets les plus créateurs de valeur
• Une expérience préalable ou des cours liés à l'ingénierie des données est un plus.