Data Engineer (H/F) - Freelance

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F),  pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle.

Description

🚀 Contexte de la mission

Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers.

En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation.

🎯 Missions principales & Rôle

1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake :

• Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake.

• Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy).

• Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins).

2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) :

• Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude).

• Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables.

• Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée.

3. Documentation, Qualification & Recette :

• Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données.

• Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés.

• Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée.

🏁 Objectifs & Livrables

• Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données.

• Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données.

• Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.