Basé sur 40 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 445€/j–550€/j, médiane 480€/j. Cette offre (300€/j) est sous la fourchette.
Nous recherchons 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.
Objectifs de la mission 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.
Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** 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. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH).
Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent).
Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).
Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.
Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.
Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! :
Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.
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