Publié il y a 54 jours
Datas & Adtech Developer
Rémunération
400 - 450 € / jour
Salaire du marché
Médiane du marché
475€/j
413€/jfourchette habituelle520€/j
Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 189 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 475€/j (413€/j–520€/j).
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Description du poste
Développeur Datas & AdTech (H/F) – Freelance
Entreprise : CELADType de contrat : Indépendant (Freelance)
Localisation : Rennes (35) – Télétravail occasionnel
Salaire : 400 – 450 € / jour
Formation requise : Bac +5
Référence : 4051754
Rejoignez une équipe spécialisée dans la valorisation des données et des leviers publicitaires, au sein d’un environnement Data en forte évolution.
Votre mission contribuera à la construction et à l’optimisation d’une Customer Data Platform (CDP), avec des enjeux clés autour de :
- L’exploitation et l’activation des données
- L’automatisation des traitements
- La monétisation via des canaux marketing
Missions principales
Au sein d’une équipe projet, vous serez responsable de :- Construire et maintenir les flux de données alimentant la CDP
- Développer et optimiser des scripts d’ingestion de données (Python, SQL BigQuery)
- Structurer et exploiter les données pour les rendre accessibles aux équipes métiers
- Concevoir des dashboards de pilotage (performance, monétisation)
- Automatiser les traitements et développer des outils internes (solutions IA incluses)
- Intégrer des solutions AdTech (DSP, tracking, gestion des audiences) pour le ciblage et l’activation des campagnes
Profil recherché
- Expérience solide en développement Data (Python, SQL, BigQuery)
- Connaissance des écosystèmes AdTech (DSP, tracking, activation d’audiences)
- Maîtrise des outils d’automatisation et d’IA (un plus)
- Capacité à travailler en équipe projet et à interfacer avec les métiers
- Rigueur et sens de l’analyse pour exploiter des jeux de données complexes
Intéressé(e) ?
Postulez en référence à l’offre #4051754 via les canaux habituels ou contactez directement CELAD.
Exigences du poste
Stack technique :
PythonSQLBigQueryIA
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