Data Engineer Data Vault - Freelance

Taux journalier (TJM): 410

Contexte CDI ET FREELANCE

EDW2 est un entrepôt de données centralisé dans le cloud (Snowflake), modélisé selon la méthodologie Data Vault 2.0. Il couvre l'ensemble des domaines fonctionnels du groupe (Finance, Clients, Booking, Fuel & Vessels, etc.) et consolide les données de toutes les filiales à l'échelle mondiale.
À date, l'équipe projet réunit plus de 10 consultants organisés en squads fonctionnelles travaillant en méthodologie Agile/Scrum, avec des sprints de 3 semaines. Chaque squad est responsable de la conception, du développement et de la maintenance des traitements de données sur son périmètre métier.
Le Data Engineer Data Vault intervient sur la conception et l'évolution du Data Warehouse d'entreprise. Il participe à l'intégration des données, à la modélisation selon les principes Data Vault 2.0 et à la mise à disposition de données fiables pour les usages analytiques et décisionnels.

Missions

• Participer à l'analyse des besoins métiers et à la compréhension des flux de données sources.

• Identifier et qualifier les données nécessaires à l'alimentation du Data Warehouse.

• Développer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation de données.

• Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données intégrées.

• Concevoir et implémenter les modèles Data Vault 2.0 (Hubs, Links, Satellites).

• Participer aux travaux d'évolution du modèle de données d'entreprise.

• Assurer le respect des standards de modélisation et des bonnes pratiques Data Vault.

• Contribuer à la conception des couches de restitution et des Data Marts destinés aux usages analytiques.

• Développer les transformations de données avec dbt.

• Mettre en œuvre les tests de qualité, de cohérence et de complétude des données.

• Participer à l'optimisation des traitements SQL et des performances Snowflake.

• Contribuer aux processus d'intégration continue et de déploiement des développements.

• Assurer le support et la maintenance corrective des traitements existants.

• Investiguer les anomalies de données et proposer des solutions pérennes.

• Participer aux activités de monitoring et de supervision des traitements.

• Contribuer à la documentation fonctionnelle et technique du Data Warehouse.

Stack technique

• Snowflake

• dbt + AutomateDV

• Data Vault 2.0

• SQL

• Git

• GitLab

• Jenkins

• Docker

• Kubernetes

• Jira / Scrum

• Confluence

• DBSchema

• Python

• Apache Airflow