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La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

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.

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Engineer pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé dans les Hautes-Pyrénées (65). Vos missions seront les suivantes : - Développer des évolutions de notre plateforme permettant de récolter et distribuer les données d'activité en vue de permettre la construction de produits de données : .dbt ; snowflake ; power BI ; streamlit : azure ; - Réaliser des travaux de data engineering (scriptes, modélisations, …) pilotés en DevOps (via la solution Azure DevOps) par le Lead Data Engineer du périmètre concerné ; - Compléter toutes les documentations IT obligatoires : CDM, HLD (high level Design du système), DAT (dossier d'architecture technique), DEX (dossier d'exploitation) ; - Prendre en charge et corriger des incidents liés à ces composants après livraison.

Data Engineer SENIOR AWS / SPARK/PYTHON 500 e par jour Data Engineer Senior – Data Services Profil très orienté AWS / Spark / Python / DBT / Iceberg / Airflow, avec une bonne maîtrise des architectures Big Data / Lakehouse et de la modélisation Médaillon. REcherchent quelqu'un de t senior, avec 8 ans d'expérience minimum. Mission à temps plein, avec 3 jours de remote par semaine. AWS, Python, Spark et modélisation Médaillon. Terraform et Datadog sont également appréciés. Mission Asap 500 e par jour

Concevoir, développer et maintenir des Data Products batch et temps réel. Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes métier, Produit et Data. Participer à la migration Cloud et à la réduction de la dette technique. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de testing, documentation et monitoring. Promouvoir l'utilisation responsable des outils d'IA (Copilot, Claude Code, etc.). Participer aux code reviews et au partage de connaissances.

La mission porte sur des activités de data engineering au sein d'une data fabrique. Le périmètre couvre l'ingestion de fichiers, l'analyse fonctionnelle de données, le paramétrage et le développement Informatica, ainsi que la mise en place et l'alimentation du Data Warehouse. L'environnement technique comprend SQL, KSH, Hive/Oracle et Informatica PowerCenter. Missions : - Réceptionner les contrats d'interface - Ingérer les fichiers dans la data fabrique - Analyser fonctionnellement les données - Préparer les fichiers de paramétrage - Paramétrer les traitements - Développer sous Informatica PowerCenter - Mettre en place et alimenter le Data Warehouse - Préparer les livraisons via OGC et GitLab - Mettre les développements en recette - Analyser les incidents - Corriger les incidents Profil attendu : Le profil recherché est un Data Engineer confirmé avec une expertise sur Oracle, SQL Azure et Informatica MDM. Une expérience sur Informatica PowerCenter et DBT est attendue.

RésuméLe poste de Data Engineer sur Snowflake a pour objectif principal d'intégrer l'équipe Data & AI Procurement, en se concentrant sur l'ingestion et la transformation des données, afin de répondre aux besoins des métiers. Responsabilités :Assurer l'ingestion et la transformation des données à partir de sources variées. Créer et maintenir des pipelines de données de bout en bout. Collaborer avec les Data Analysts pour comprendre les besoins métiers. Travailler avec d'autres Data Engineers pour optimiser les meilleures pratiques de développement. Must Haves :Maîtrise avancée de SQL. Maîtrise avancée de Python. Expérience sur Snowflake. Connaissance de dbt pour la modélisation et les transformations. Expérience avec Airflow pour l'orchestration des pipelines. Nice to Have :Bonne maîtrise de Gitlab. Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD). Détails contextuels :Localisation : International, les échanges se font en anglais. Équipe : Intégration au sein de l'équipe Data Foundation. Contexte : Projet lié à la Data Foundation.

Développer les mécanismes d'ingestion de données internes et externes ; Participer à la mise en place d'un moteur de recherche de bases de données pour les métiers ; Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données ; Mettre en place et orchestrer les workflows de traitement ; Connecter les données aux outils d'analyse métier ; Garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Compétences obligatoires GCP : Cloud Run, IAM, BigQuery, GCS Terraform SQL Ingestion de données publiques et internes (Python, Fivetran, Rclone ou équivalent) Orchestration de workflows (Airflow, Argo Workflow ou équivalent) Transformations de données avec dbt

Je recherche un consultant freelance ou en portage salarial pour une mission de migration de dashboards Tableau vers Power BI. Présence : 4 jours/semaine sur site non négociable Démarrage : ASAP Votre mission : Analyser et rétro concevoir 7 à 10 dashboards Tableau existants. Reprendre les KPI, calculs, règles de gestion et requêtes SQL. Animer des ateliers métiers et reconstruire les reportings sous Power BI. Collaborer avec les équipes Data sur les évolutions des modèles de données. Compétences indispensables : Expérience confirmée Tableau (Cloud / Server) Très bonne maîtrise Power BI, DAX et SQL Expérience en migration ou refonte de dashboards BI GitLab / CI-CD et autonomie dans les échanges métiers Atouts : Snowflake, dbt, SAP BW/4HANA.