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Contractor

Contractor jobConsultant BI-Looker

Cherry Pick
Published on
BI
Looker Studio
LookML

12 months
Paris, France
La chaîne data suit le parcours suivant : collecte et stockage dans Google Cloud Storage, orchestration des pipelines par DAG sous Airflow (on-premise et managé), transformation et nettoyage avec dbt, entreposage dans BigQuery, puis restitution dans Looker. L"nfrastructure est gérée en code avec Terraform et Terragrunt, et les développements passent par une CI Git. Objectifs et activités de la mission La mission consiste à concevoir, livrer et maintenir des tableaux de bord financiers et extra-financiers dans Looker, en lien direct avec les équipes métiers. 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers avec les équipes métiers (investissement, finance, conformité, relations investisseurs). Formaliser les besoins en indicateurs, règles de calcul et maquettes. 2. Modélisation des données Définir le modèle de données adapté dans BigQuery, en cohérence avec les transformations dbt existantes. Concevoir la couche sémantique Looker en LookML (views, explores, models). 3. Développement des tableaux de bord Développer les dashboards et visualisations dans Looker. Contrôler la qualité et la cohérence des chiffres restitués avec les métiers. 4. Administration de Looker Contribuer à l'administration de l'instance : gestion des utilisateurs, des groupes et des droits d'accès. Appliquer les bonnes pratiques de versioning Git et de déploiement. 5. Maintien en conditions opérationnelles Garantir la continuité de production des tableaux de bord existants. Assurer la maintenance corrective et évolutive. Documenter les modèles, indicateurs et dashboards. Exemples de tableaux de bord et livrables attendus Les tableaux de bord couvrent le pilotage de l'activité et le suivi des fonds, par exemple : pilotage de l'activité de la société de gestion ; suivi des investissements et du portefeuille ; calcul et suivi des frais de gestion ; indicateurs extra-financiers (ESG, finance durable). Livrables attendus : modèles LookML versionnés et documentés ; tableaux de bord validés par les métiers ; documentation fonctionnelle (définition des indicateurs, règles de calcul) et technique ; suivi des évolutions et des incidents de production.
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