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Data Engineer Snowflake/DBT/Airflow - Confirmé (H/F) (IT) / Freelance
PREREQUIS —Issy-les-Moulineaux (92)
- SharePoint
- Python
il y a 2 jours
Planning & Analytics (TM1) Solution Owner (H/F)
Chanel —Paris (75)
- Temps plein
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- Technologies de l'information
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Expert Dataviz (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
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CDD Product Manager IA - Client & Digital (H/F)
Chanel —Paris (75)
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Product Owner Supply Chain H/F
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Chef-fe de projet Conformité & Qualité IA (H-F)
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Consultant Talend (H/F/NB)
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Lead Data Architecte F/H
RTE —Paris (75)
- De 53 000 € à 85 000 € par an
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il y a 10 jours
Chief AI Officer - Groupe HARVEST - Paris - H/F
Harvest —Paris (75)
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Architecte Cloud (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
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Consultant DataIku (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
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Senior Lead Platform Engineering H/F – CDI
Converteo —Paris (75)
- Télétravail partiel
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Offre de poste – Chef de projet SENIOR
Synopsia Ingénierie —Paris (75)
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Data Engineer Snowflake/DBT/Airflow - Confirmé (H/F) (IT) / Freelance

PREREQUIS -
Issy-les-Moulineaux (92)

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Détails de l'emploi

Indépendant / freelance
Il y a 2 jours

Qualifications

Jira
Modélisation de données
Tableau
Pandas
Confluence
SharePoint
GitHub
GitLab
Python

Description complète du poste

Contexte de la mission

Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, l'entreprise recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle.

Objectifs de la mission

Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.).

Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc.

Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données.

Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution.

Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs.

Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate.

Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.

Profil candidat:
Environnement technique

Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs).

Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud).

Orchestration : Airflow.

Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent.

Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre.

Visualisation / Restitution : Tableau.

CI/CD / versioning : GitLab, GitHub.

Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.

Profil recherché

Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH).

Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent).

Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).

Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.

Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum.

Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.

Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données.

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