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Job VacancyLead Data Orchestration Engineer Apache Airflow (H/F)

Signe +
Published on
Apache

24 months
60k-65k €
429-650 €
Sochaux, Bourgogne – Franche-Comté
Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...
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Job VacancyDATA ENGINEER MINI 5 ANS

WINSIDE Technology
Published on
Apache Airflow
DBT
Git

4 months
40k-45k €
400-550 €
Lille, Hauts-de-France
Voici une version anonymisée de la mission, avec les éléments potentiellement identifiants remplacés par des mentions génériques : Contexte : Dans un contexte de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance clients, nous cherchons un renfort sur un poste de Data Engineer Senior au sein du service Marketing Clients d'une direction Marketing/Communication Digitale et Data. Il rejoindra l'équipe Data Engineering et travaillera en proximité avec les équipes Design Authority (respect des standards d'architecture), Data Management, Informatique, Data Science et Animation. La mission principale sera de concevoir des modèles de données métiers, sur la base de nouvelles données mises à disposition par le service IT (ex : solution de centre de contact cloud, données de satisfaction client, etc.), et de les rendre accessibles via des datamarts pour servir des usages d'études, de reportings, ainsi que des besoins opérationnels tels que le ciblage. Profil : Data Engineer Senior (> 5 ans d'expérience) Missions : Conception de modèles de données Développement des datamarts (couche Gold d'un environnement Snowflake) et pipelines associés dans les différents environnements Réalisation des tests techniques Rédaction des livrables (data model, data mapping, spécification technique) Documentation
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Contractor jobData ingénieur (H/F)

ALLEGIS GROUP
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Apache Airflow
Big Data
DBT

12 months
Hauts-de-Seine, France
TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Les tâches : 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 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.
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Job VacancyData Engineer Senior (H/F)

WINSIDE Technology
Published on
Apache Airflow
Collibra
Confluence

6 months
45k-50k €
500-550 €
Lille, Hauts-de-France
Contexte :Dans le cadre d'un programme de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance client, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data Engineering au sein d'une direction en charge des activités Marketing, Digital et Data. Vous évoluerez dans un environnement transverse et collaboratif, en interaction étroite avec les équipes d'architecture, IT, Data Science, pilotage de la donnée et métiers. Votre rôle consistera à valoriser de nouvelles sources de données et à contribuer à la mise à disposition d'actifs data fiables et exploitables pour des usages analytiques, opérationnels et décisionnels. Missions :Au sein de l'équipe Data Engineering, vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir et faire évoluer les modèles de données métiers. Exploiter et intégrer de nouvelles sources de données mises à disposition par les équipes IT. Développer et maintenir les datamarts destinés aux usages analytiques et opérationnels. Concevoir, développer et optimiser les pipelines de traitement des données. Réaliser les tests techniques et garantir la qualité des livrables. Participer à la mise en œuvre des standards d'architecture et des bonnes pratiques Data. Produire la documentation technique et fonctionnelle associée. Accompagner les équipes métiers dans la valorisation des données. Livrables :Modèles de données métiers. Datamarts et pipelines de données. Documents de mapping et de modélisation. Spécifications techniques. Documentation projet et d'exploitation.
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Job VacancyData engineer

VISIAN
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Apache Airflow

3 years
40k-45k €
600-710 €
Paris, France
Dans le cadre du développement de ses systèmes d'information Épargne Salariale et Retraite, les Bénéficiaires doivent recourir à une prestation externe pour fournir assistance à la modernisation de la plateforme BI. 1. OBJET DE LA PRESTATION Dans le cadre du projet de modernisation de la plateforme BI, la prestation consistera à mettre en place des solutions répondant aux besoins couverts par l'existant et permettant de proposer de nouveaux services. Cette solution devra utiliser les outils validés et mis à disposition par le groupe. La mission sera pilotée par l'équipe Coeur-Data au sein de la R&D Epargne salariale et retraite. Le data engineer devra intervenir en collaboration avec l'équipe de 5 personnes ainsi qu'avec les clients et les équipes transverses du client. Exemple d'applications du domaine d'intervention : Architecture : Définition de l'organisation du Lakehouse dans le S3 Chargement : Utilisation de pipelines spark, pyspark et python Ordonnancement : Dagster Restitution : Mise à disposition de la donnée brut + création de rapports sur un outil de dataviz à définir sur la base du LakeHouse L'objectif principal de la prestation sera la mise à disposition de data structurées à destination de l'équipe marketing . Dans ce cadre, il conviendra de réaliser : - Le développement d'une solution de collecte de données - Le développement d'un système de stockage de la donnée - La documentation des développements - La réalisation de tests unitaires - La mise en place d'un suivi des traitements - L'assistance à la recette par la MOA / les utilisateurs - Des comptes rendus aux pilotes sur l'avancement du projet et les blocages rencontrés - Des études avec les équipes transverses du client 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein du service IT en charge de la Maintenance applicative 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION - Langages de programmation : Python, Spark, Pyspark, SQL - Outil de gestion de version : Git - Intégration continue : JENKINS - Ticketing : JIRA - Documentation : Confluence - Poste de travail Windows 10 avec WSL (Windows Subsystem for Linux) - Outils de la plateforme actuelle : Informatica, DAC, OBIEE, Eclipse BIRT, Oracle 19 - Outils de la plateforme cible : Dagster, Trino, S3 4. RESULTATS ATTENDUS / LIVRABLES - Respect du planning détaillé validé - Estimation des charges MOE - Mise en œuvre des solutions développées - Programme testé et prêt à la recette par les utilisateurs / MOA - Tests unitaires des développements effectués - Suivi d'avancement des tâches du projet en cours - Documentation technique - Amélioration continue des processus de développements 5. PRE-REQUIS ET/OU ELEMENTS INDISPENSABLES - Python, Spark appliqué à la data - Machine learning appliqué à la donnée (scikit-learn, feature engineering) - Relationnel pour les échanges avec le métier - Outils Informatica - Outils LLM/GenAI pour l'accès et l'exploration de la donnée
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Fixed term

Job VacancyData Ingénieur

Freelance.com
Published on
Apache Airflow
Docker
GitLab CI

6 months
40k-65k €
400-600 €
Paris, France
Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur un projet Agile, nous recherchons un Data Ingénieur confirmé (+8 ans d'expérience) pour intégrer une équipe composée de 2 Data Ingénieurs et d'un Chef de section en charge de l'orchestration (GitLab CI/CD, Docker, Airflow). La mission est prévue pour une durée initiale de 6 mois, renouvelable 6 mois, avec un démarrage idéal la dernière semaine d'août. Missions : Développer, maintenir et optimiser des pipelines ETL en Python / Pandas / SQL Participer aux cérémonies Agile (daily, sprint planning, review, rétrospective) Collaborer avec le chef de section sur les aspects d'orchestration et d'industrialisation Contribuer à la qualité du code, aux bonnes pratiques et à la documentation Assurer la fiabilité, la performance et la robustesse des traitements data Participer à l'amélioration continue de l'architecture data Travailler en coordination avec les équipes internes et les autres Data Ingénieurs Profil : 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Ingénieur Maîtrise confirmée de Python / Pandas / SQL / ETL Capacité à intervenir dans un environnement Agile Autonomie, rigueur, sens du delivery Capacité à collaborer dans une équipe technique exigeante Intérêt pour l'orchestration (Airflow, Docker, CI/CD) Bon niveau de communication et de documentation Compétences obligatoiresPython + Pandas (confirmé) SQL (confirmé) ETL (confirmé) Pipelines de données : conception, optimisation, industrialisation Compétences appréciéesDocker Airflow CI/CD GitLab Connaissance des environnements d'orchestration
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Job VacancyData Engineer

CAT-AMANIA
Published on
Apache Airflow
PySpark

6 months
40k-70k €
400-520 €
Levallois-Perret, Ile-de-France
Rôle et responsabilités des Développeurs • Développement et expertise Réaliser des développements de complexité moyenne. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) • Contribution agile Participer aux rituels techniques (estimation de charge, engagement sur le sprint). • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l'architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Assurer le suivi d'exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements - Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d'orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault - Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). - Maîtrise opérationnelle de l'orchestration de workflows de données à l'aide de l'outil Apache Airflow. - Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. - Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. - Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l'utilisation des commandes MinIO. - Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l'ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d'architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d'amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d'avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check
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Job VacancyLead Data Engineer

CAT-AMANIA
Published on
Apache Airflow
PySpark

6 months
40k-70k €
400-550 €
Levallois-Perret, Ile-de-France
• Analyse et cadrage Recueillir et analyser les besoins métiers. Formaliser les US en spécifications techniques exploitables. • Pilotage technique Assurer un pilotage intermédiaire sur un périmètre projet (coordination technique, suivi d'avancement). Contribuer aux choix techniques structurants. • Développement et expertise Réaliser des développements complexes. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) Apporter un support technique aux équipes sur les composants critiques. • Contribution agile Participer à l'élaboration et à la priorisation du backlog avec les PO et BA. Animer et contribuer aux rituels techniques (code reviews, challenger les estimations de charge etc.) • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l'architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Planification des activités, gestion du calendrier de l'équipe et priorisation des actions Assurer le suivi d'exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d'orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). Maîtrise opérationnelle de l'orchestration de workflows de données à l'aide de l'outil Apache Airflow. Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l'utilisation des commandes MinIO. Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l'ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d'architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d'amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d'avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check
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Job VacancyData Engineer

adbi
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Amazon S3
Apache Airflow
CI/CD

Paris, France
Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD
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Job VacancyData Analytics Ingénieur confirmé

CHARLI GROUP
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Apache Airflow
DBT
Python

3 years
Issy-les-Moulineaux, Ile-de-France
Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, notre client 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. 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.
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Contractor jobData Scientist IA (Marketing/CRM Client)

CAT-AMANIA
Published on
Apache Airflow
BigQuery
CI/CD

24 months
400-530 €
Paris, France
Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais
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Contractor

Contractor jobData Analytics Engineer

Cherry Pick
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Apache Airflow
DBT
Snowflake

12 months
480-530 €
Paris, France
Description détaillée Appel d'Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client 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. 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.
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