Mission freelance Architecte modélisation data

✔ Forte expertise en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball)
✔ Capacité à penser la donnée côté métier (et pas uniquement technique)
✔ Expérience sur des référentiels / vision client / structuration B2B
✔ Très bonne capacité d’analyse fonctionnelle
✔ Expérience en environnement Agile
✔ Connaissance BigQuery / environnement cloud(un +)

🚫 Pas un rôle de Data Engineer
🚫 Pas un poste orienté pipelines / dev
🚫 Pas un profil trop “manager / stratégique”

👉 Nous cherchons un profil terrain + structurant + orienté métier

1. Un environnement de "Conception" plutôt que de "Tuyauterie"

Ce n'est pas un poste où tu vas coder des pipelines ETL complexes toute la journée (le côté Data Engineer est exclu). Ton rôle se situe en amont :

Tu es l'architecte qui dessine les plans de la maison avant que les ouvriers (Engineers) ne construisent.

Tu passes du temps sur des outils de modélisation ou des tableaux blancs pour définir comment la donnée doit être structurée.

2. Un pont entre le Métier et la Tech

C'est sans doute l'aspect le plus marqué. Tu travailleras dans un environnement où :

Tu dois traduire les besoins des équipes Business (Sales, Marketing, Finance) en structures de données exploitables.

Le focus est mis sur la Vision Client et le B2B : tu seras probablement confronté à des problématiques de réconciliation de données (MDM - Master Data Management), de hiérarchie de comptes et de cycle de vente complexe.

3. Une stack Cloud moderne (Modern Data Stack)

La mention de BigQuery et du Cloud indique un environnement performant et scalable :

On attend de toi que tu saches modéliser pour le Cloud (où le stockage est moins cher, mais où la performance des requêtes dépend de la structure, notamment avec des schémas en étoile ou du Kimball).

Même si tu n'es pas "dev", tu devras comprendre comment les données circulent dans un entrepôt de données moderne.

4. Une organisation Agile et Collaborative

L'expérience Agile signifie que :

Le travail est itératif (Sprints).

Tu ne travailles pas seul dans ton coin ; tu es en interaction constante avec les Product Owners, les Data Analysts et les Data Engineers.

5. Un rôle de "Faiseur" Stratégique

Le texte précise : "pas trop manager", mais "structurant".

L'ambiance : C'est un rôle très concret. Tu es l'expert référent. On compte sur toi pour imposer des normes de qualité et de structure de données afin d'éviter que le Data Lake ne devienne un "Data Swamp" (marécage de données).

En résumé, ton quotidien ressemblerait à ceci :

Tu es dans une salle (ou en visio) avec le Marketing pour comprendre leurs KPIs, tu schématises un modèle de données 3NF ou Kimball pour y répondre, puis tu briefes les Data Engineers sur la manière dont les tables doivent être jointes dans BigQuery pour que les rapports soient justes.