RA Encaissement (H/F)

🌍 Contexte de la mission

Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, un grand groupe international recherche un Consultant Data Analytics Engineer Senior pour intervenir sur un programme stratégique de valorisation des données Corporate.

L'objectif est de construire une plateforme Data centralisée permettant de consolider et d'exploiter les données issues de plusieurs domaines métiers : Finance, Achats, Ressources Humaines, IT, Qualité, Gouvernance et Opérations.

🎯 Objectifs de la mission

• Mettre en place des connexions robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate (ERP, Finance, RH, ITSM, etc.).
• Concevoir et développer des pipelines d'ingestion automatisés et sécurisés.
• Structurer et modéliser les données au sein d'un Data Warehouse Cloud.
• Développer des modèles de données optimisés pour l'analyse et le reporting.
• Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données.
• Produire des vues et agrégats destinés aux différents départements internes.
• Assurer la documentation complète des flux, modèles et règles de transformation.

🚀 Missions principales

Intégration & Ingestion de données

• Collecter et intégrer des données provenant de multiples systèmes d'entreprise.
• Développer des pipelines d'ingestion performants et industrialisés.
• Mettre en place les mécanismes de monitoring et de gestion des erreurs.

Modélisation & Architecture Data

• Concevoir des modèles de données analytiques (dimensionnel, Data Vault, architecture médaillon, etc.).
• Structurer un Data Warehouse cloud modulaire et réutilisable.
• Développer des vues et datasets destinés aux usages analytiques.

Gouvernance & Qualité des données

• Définir les règles de qualité et de fraîcheur des données.
• Mettre en œuvre les processus de gestion des métadonnées.
• Assurer la maintenabilité et la pérennité des solutions développées.

Collaboration & Agilité

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques.
• Participer aux cérémonies Agile (Scrum).
• Accompagner les utilisateurs dans la compréhension des solutions mises en œuvre.

🛠️ Environnement technique

• Data Warehouse : Snowflake
• Orchestration : Airflow
• Transformation : DBT Core, SQL, Python (Pandas/PySpark)
• Visualisation : Tableau
• Versioning / CI-CD : GitLab, GitHub
• Documentation : Confluence, Jira, SharePoint
• Modélisation : DrawIO, Lucidchart

✅ Compétences requises

Compétences techniques

• Expertise confirmée sur Snowflake (impératif).
• Très bonne maîtrise de DBT.
• Très bonne maîtrise d'Airflow.
• Solides compétences en modélisation de données analytiques.
• Maîtrise des environnements Cloud Data.
• Excellentes pratiques d'intégration et de transformation de données.
• Bonne maîtrise de SQL et Python.

Compétences fonctionnelles

• Expérience en intégration de données issues de systèmes complexes (ERP, Finance, RH, CRM, ITSM).
• Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers en solutions Data.
• Sensibilité aux problématiques de gouvernance et de qualité de la donnée.

Soft skills

• Forte autonomie et esprit d'initiative.
• Excellentes capacités de communication.
• Esprit d'analyse et de synthèse.
• Capacité à évoluer dans un environnement international et transverse.

🎓 Profil recherché

• Minimum 5 ans d'expérience sur des projets Data Engineering / Analytics Engineering.
• Expérience significative dans la conception de plateformes analytiques d'entreprise.
• Une connaissance du secteur de l'hôtellerie ou d'un grand groupe international constitue un véritable atout.