Analytics Engineer / Data Engineer - Freelance (H/F)

Dans le cadre du développement d'une plateforme digitale à grande échelle, nous recherchons un(e) Analytics Engineer / Data Engineer expérimenté(e) pour rejoindre une équipe Data intervenant sur des problématiques à fort impact dans un environnement retail international.
L'équipe accompagne les équipes digitales et métiers en mettant à leur disposition des données fiables, structurées et directement exploitables. L'objectif est de développer une analytique toujours plus performante et d'intégrer la donnée au cœur des outils opérationnels afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité des équipes.
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Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation alimentant dashboards, analyses et modèles d'IA ;
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Construire et faire évoluer la semantic layer sur des domaines métiers tels que la supply chain et la production ;
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Concevoir des datasets robustes, fiables et adaptés à une diversité croissante de cas d'usage ;
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Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants ;
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Contribuer aux choix d'architecture et à la stratégie des stacks techniques Data ;
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Garantir la qualité, la documentation, le lineage et la gouvernance des données exposées ;
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Optimiser les performances des traitements et des infrastructures Data ;
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Participer aux communautés internes Analytics Engineering / Data Engineering et contribuer au partage des bonnes pratiques.
Data Platform : AWS, Databricks, AWS Glue, S3
Programmation : SQL, Python, Scala
Orchestration : Airflow
Data Modeling & Transformation : dbt
Data Quality : Great Expectations
Software Delivery : Git, GitHub, Make, CI/CD
Écosystème complémentaire : Spark, Tableau
Localisation : Paris
Durée : 12 mois
Télétravail : 2-3 jours par semaine
Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience en tant qu'Analytics Engineer ou Data Engineer, ou d'environ 5 ans d'expérience en Data Analysis avec une exposition significative aux problématiques de Data Engineering.
Vous avez une expérience solide sur plusieurs des sujets suivants :
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Un environnement Cloud majeur : AWS, GCP ou Azure ;
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Des technologies Data telles que Databricks, Hive, Redshift ou Airflow, notamment sur des problématiques de performance et d'optimisation ;
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Une excellente maîtrise de SQL et/ou Python ;
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La modélisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ;
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La conception et l'industrialisation de pipelines de transformation avec dbt ;
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Les bonnes pratiques de développement : Git, GitHub, CI/CD, IDE et Terminal ;
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Les problématiques de data lineage, data governance, qualité et documentation.
Vous êtes à l'aise dans un environnement international et disposez d'un bon niveau d'anglais professionnel.
Au-delà de la technique, nous recherchons une personne appréciant les environnements collaboratifs et agiles (Scrum / Kanban), avec un véritable sens du service, de la qualité et du collectif.
Une expérience avec Spark, Airflow ou Tableau sera appréciée, ainsi qu'une bonne connaissance de la Modern Data Stack.
Une curiosité pour des technologies émergentes telles que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow constituera également un plus.
Cette mission offre l'opportunité de travailler sur des problématiques Data à grande échelle, au croisement de l'Analytics Engineering, du Data Engineering et de l'IA.
Vous interviendrez sur des enjeux concrets d'industrialisation, de modélisation, de qualité et de performance de la donnée, avec un impact direct sur les usages métiers et opérationnels.
Vous rejoindrez un environnement technique moderne, international et collaboratif, avec une réelle capacité à contribuer aux choix d'architecture, faire évoluer les pratiques Data et partager votre expertise au sein d'une communauté technique expérimentée.