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Mission freelance Data Analytics Engineer (H/F)

Localisation
Paris
Télétravail
2 jours min.
Démarrage
Dès que possible
Expérience
5 à 10 ans
Publiée
23 juin 2026
Contrat
Freelance
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01 · Le poste

Description de la mission

📌 Contexte de la mission

Dans le cadre de l’optimisation et de l’unification de ses capacités analytiques transversales, nous recherchons un Consultant Data Analytics Engineer autonome pour intervenir sur des projets d’intégration, de modélisation et de restitution de données stratégiques.

L’objectif est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés issus de multiples sources internes afin de soutenir la prise de décision stratégique et opérationnelle de plusieurs départements : Finance, Achats, IT, Qualité, Gouvernance, Opérations, Ressources Humaines, etc.

🎯 Missions principales et rôle

🔍 Intégration et ingestion des données

  • Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources (ERP, plateformes financières, outils RH, ITSM, etc.).
  • Extraire, transformer et charger les données des différents domaines fonctionnels.
  • Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’ingestion automatisés, fiables et performants.
  • Garantir l’intégrité, la qualité et la fraîcheur des données.

🏗️ Modélisation et architecture Data

  • Structurer et modéliser les données au sein d’un Data Warehouse Cloud.
  • Concevoir des modèles de données analytiques réutilisables et optimisés pour la restitution.
  • Mettre en œuvre des architectures de données de type :
    • Modèle dimensionnel ;
    • Data Vault ;
    • Architecture Médaillon ou équivalent.
  • Développer des vues et agrégats répondant aux besoins métiers.

📊 Gouvernance et qualité des données

  • Définir et mettre en place des mécanismes de gouvernance des données.
  • Gérer les métadonnées, les logiques de rafraîchissement et le suivi de la qualité des données.
  • Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle, de supervision et de gestion des erreurs.
  • Assurer la maintenabilité et la pérennité des solutions mises en œuvre.

📝 Documentation et amélioration continue

  • Documenter les pipelines d’ingestion, les modèles de données et les règles de transformation.
  • Produire la documentation technique et fonctionnelle nécessaire à la maintenance et à la transférabilité des solutions.
  • Participer à l’amélioration continue des pratiques Data et des processus de développement.
  • Collaborer étroitement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.

🎯 Objectifs

  • Construire une plateforme analytique robuste et évolutive.
  • Unifier et valoriser les données Corporate de l’entreprise.
  • Mettre à disposition des indicateurs fiables pour les différents départements internes.
  • Garantir la qualité, la gouvernance et la disponibilité des données.
  • Accompagner la transformation Data et la prise de décision stratégique.

🛠️ Compétences requises

Compétences techniques

  • Maîtrise confirmée de Snowflake (impératif).
  • Bonne maîtrise de DBT (important).
  • Bonne maîtrise d’Airflow (important).
  • Excellentes compétences en SQL.
  • Bonne maîtrise de Python (Pandas, PySpark ou équivalent).
  • Expérience en intégration de données depuis des systèmes d’entreprise complexes :
    • ERP ;
    • CRM ;
    • Finance ;
    • RH ;
    • ITSM.
  • Maîtrise des techniques d’ingestion et de transformation de données en environnement Cloud.
  • Solides compétences en modélisation de données analytiques.

Outils et environnement

  • Data Warehouse Cloud.
  • Airflow.
  • DBT Core.
  • GitLab / GitHub.
  • Tableau.
  • Confluence, Jira, SharePoint.
  • DrawIO, Lucidchart ou outils de modélisation équivalents.

Méthodologies

  • Expérience en environnement Agile / Scrum.
  • Bonnes pratiques de CI/CD et de versioning.
  • Documentation technique et fonctionnelle.
  • Approche orientée qualité et gouvernance de la donnée.

👤 Profil recherché

  • Consultant Data Analytics Engineer confirmé et autonome.
  • Forte capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions Data.
  • Expérience significative en intégration et modélisation de données d’entreprise.
  • Excellentes capacités d’analyse, de synthèse et de communication.
  • Capacité à travailler avec des interlocuteurs métiers et techniques.
  • Esprit d’initiative, autonomie et force de proposition.
02 · Monter en compétences

Formations utiles

03 · Même métier, mêmes compétences

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