Contexte :
Nous collaborons avec un partenaire, actuellement à la recherche d’un(e) professionnel(le) qualifié(e) pour rejoindre son équipe dans le cadre d’une mission.
Missions :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT.
- Développer et industrialiser les traitements de transformation de données.
- Concevoir et faire évoluer des Data Lakes, Data Warehouses, Data Marts et cubes de données.
- Intégrer différentes sources de données (API, fichiers, traitements batch et temps réel).
- Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, d’intégration et de déploiement.
- Collaborer avec les équipes Produit, Data, Plateforme et Product Owners.
- Participer aux phases de cadrage et de Data Discovery.
- Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD dédiées aux workflows data.
- Évoluer dans un environnement Agile.
Livrables attendus :
- Développement et déploiement des composants data.
- Documentation technique et fonctionnelle.
- Documentation des modèles de données.
- Rapports d’audit et de contrôle qualité.
- Rapports de tests d’acceptation.
- Support technique et transfert de compétences.
Compétences requises :
- Solide expérience en Data Engineering.
- Maîtrise des architectures ETL/ELT.
- Excellente maîtrise de SQL.
- Expérience sur Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS, PBIRS).
- Connaissance des architectures Data Warehouse et Data Lake.
- Développement de pipelines de données.
- Optimisation des performances (Performance Tuning).
- Maîtrise d’outils ETL tels que Talend, Azure Data Factory (ADF) ou SSIS.
- Expérience des chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitLab.
- Expérience en environnement Agile.
Compétences appréciées :
- dbt.
- Trino ou solution équivalente.
- MinIO ou autre solution de stockage objet.
- Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, Dataproc).
- Architecture Medallion.
- Profil habilitable pour intervenir sur des données potentiellement classifiées.
Informations
- Durée estimée : 6 mois
- Rythme : Temps plein (5 jours / semaine)
- Part de télétravail estimée : Télétravail aménageable à discuter lors des entretiens
- Domaine principal : Data scientist
- Secteur : Industrie
Démarrage idéalement le : 2026-07-21
