Basé sur 12 offres pour ce poste (Mid, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 53k€–55k€, médiane 54k€. Cette offre (32k€) est sous la fourchette.
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 autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle.
Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, plateformes financières, RH, ITSM, etc.).
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 des différents départements Corporate.
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 Corporate (systèmes financiers, plateformes achats, outils ITSM) 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.
Démarrage : ASAP
Localisation : 2 jours sur site
Snowflake - Confirmé - Impératif
DBT - Confirmé - Important
Airflow - Confirmé - Important
Anglais professionnel (impératif)
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