Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 26 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 555€/j (475€/j–600€/j).
TJM du marché pour Data Engineer à Paris : médiane 555 €/jour, P25–P75 : 475–600 €/jour, n = 26 offres. TJM Data / SQL à Paris
Baromètre TJM et salaires ITDans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, un grand groupe international recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Sustainability stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle.
Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes).
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 pour le département Sustainability et ses collaborateurs en région.
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.
Sources : Multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes - 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.
Date de démarrage : ASAP
Durée de la mission : 2 mois renouvelables
Télétravail : 2 jours / semaine
Langues : Anglais / Français
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