Basé sur 145 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 435€/j–535€/j, médiane 480€/j. Cette offre (500€/j) est dans la fourchette.
Contexte de la mission
Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un(e) freelance capable d'intervenir à la fois sur des sujets d'engineering transverse et sur des cas d'usage Data Analyst, en environnement SQL / Python / Power BI.
La mission se répartit approximativement à parts égales entre :
un volet Data Engineer transverse (industrialisation, orchestration, qualité de code)
un volet Data Analyst (portage de cas d'usage métier de bout en bout, Power BI)
Modalités
Date de démarrage souhaitée : 01/09/2026
Lieu : Saint Ouen
Missions
Volet Data Engineer transverse
Industrialisation de la préparation de données
Industrialiser et optimiser les requêtes SQL des analystes pour la création de datasets
Faire évoluer la structure des datasets via des changesets Liquibase (YAML), en logique incrémentale
Concevoir et maintenir les DAGs Airflow en Python : ordonnancement, dépendances, paramétrage, reprise sur erreur, gestion des rafraîchissements
Qualité et gestion du code
Exécuter les tests (unitaires, typage, paramétrage) sur l'environnement de développement (commandes Linux basiques)
Gérer le code SQL, YAML et Python sous GitLab : branches, merge requests, revues de code, pipelines CI/CD
Structuration du rôle
Monter en compétence sur l'environnement, les standards et le process de mise en production
Définir l'interface de travail avec les analystes
Formaliser les standards de l'équipe
Volet Data Analyst
Portage de cas d'usage métier de bout en bout
Participer aux cadrages avec le PO, le PPO et les parties prenantes : traduction des besoins en indicateurs
Affiner la préparation de données : identification des sources et tables à mobiliser, conception des règles de gestion
Construire les datasets (requêtes SQL) puis le modèle sémantique sur Power BI Online
Créer des rapports interactifs
Assurer la maintenance corrective et évolutive
Indispensables
SQL avancé
Python (scripting et orchestration)
Git/GitLab, maîtrise du workflow Gitflow
Notions de base en environnement Linux (ligne de commande, logs, exécution de scripts)
Power BI (modèle sémantique et DAX)
Appréciées, sinon à acquérir rapidement
Oracle DB
Airflow (conception de DAGs)
Liquibase et versioning de schéma en YAML
Docker
Power Automate
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