Ingénieur Data & Développeur ETL - Azure Data Factory - Freelance

Contexte

Mission basée à Paris avec 2 jours de télétravail par semaine.
Expérience requise : 6 ans minimum.

L’ingénieur data et développeur ETL intervient dans la mise en place et l’exploitation de plateformes de reporting et d’analyse de données. En collaboration étroite avec un analyste data et business, il conçoit et maintient l’infrastructure technique garantissant la fiabilité, la performance et la disponibilité des données.

Les deux rôles sont complémentaires :

• L’analyste data et business traduit les besoins métiers en indicateurs et tableaux de bord.
• L’ingénieur data et développeur ETL construit les fondations techniques permettant à la BI de fonctionner de manière robuste et pérenne.

Missions

• Concevoir, développer et maintenir les pipelines d’ingestion et de transformation de données (batch et near real-time)
• Mettre en œuvre des architectures de type Lakehouse et Data Warehouse
• Modéliser des datamarts optimisés pour les usages BI (modèles en étoile, gestion des granularités)
• Optimiser les performances des traitements et des datasets (partitionnement, incrémental, indexation)
• Assurer la qualité, la sécurité et la disponibilité des données
• Implémenter des contrôles de qualité et des mécanismes de supervision
• Participer à la gouvernance des données (catalogage, traçabilité, gestion des accès)
• Automatiser les déploiements et les mises à jour (CI/CD)
• Collaborer avec les équipes BI et métiers pour aligner modèles, indicateurs et usages

Livrables attendus

• Pipelines d’ingestion et de transformation industrialisés
• Environnements Lakehouse structurés et documentés
• Datamarts prêts à la consommation BI
• Jeux de tests et indicateurs de qualité des données
• Datasets publiés et documentés
• Documentation technique (schémas, dictionnaires, flux)

Expertise souhaitée

Savoirs :

• Plateformes data modernes (ETL/ELT, Lakehouse, Data Warehouse)
• SQL avancé et Python
• Modélisation BI (dimensions/faits, SCD)
• Performance, sécurité et gouvernance des données
• Principes DevOps appliqués à la data
• Culture BI et compréhension des usages analytiques

Savoir-faire :

• Concevoir des pipelines robustes et monitorés
• Modéliser des données orientées usages métier
• Mettre en place des contrôles qualité et des processus d’industrialisation
• Documenter et exposer des datasets fiables et réutilisables

Spécialités technologiques

• Infrastructure
• BI
• ETL
• Gouvernance des données
• Qualité des données

Technologies requises

• Azure
• SQL
• Python

Conditions de travail

• Lieu : Paris
• Télétravail : 2 jours par semaine
• Expérience : 6 ans minimum