BEEZEN

Mission freelance Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst).

Paris

BEEZEN

Le poste

Freelance
Dès que possible
12 mois renouvelable
600-700 €⁄j
> 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Paris, France
Publiée le 24/06/2026

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Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier.

Contexte de la mission
Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon 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

  • 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.

Profil recherché

  • Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH).

  • Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent).

  • Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).

  • Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.

  • Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum.
    Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.

  • Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données.

  • Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Profil recherché

Je recherche un Data Analytics Engineer (+10ans d' experience) ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier.

Contexte de la mission
Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon 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.

Profil recherché

  • Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH).

  • Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent).

  • Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).

  • Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.

  • Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum.
    Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.

  • Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données.

  • Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Environnement de travail

Je recherche un Data Analytics Engineer (+10ans d' experience) ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier.

Contexte de la mission
Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon 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

  • 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.

Profil recherché

  • Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH).

  • Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent).

  • Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).

  • Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.

  • Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum.
    Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.

  • Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données.

  • Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Rueil-Malmaison, Île-de-France
100 - 249 salariés
ESN
Avec une couverture nationale, Beezen est un acteur de référence dans les métiers du conseil et des services informatiques. Fondée en 2008, Beezen conseille, réalise, forme et accompagne ses clients dans leurs projets. Beezen a mis en œuvre plus de 100 projets réalisés pour des entreprises du CAC 40 et ETI (Entreprises de Taille Intermédiaire). Nous proposons une gamme complète de prestations organisée autour de 3 métiers : le Management, les Technologies et l'Innovation. Partenaire privilégié des grands éditeurs internationaux de logiciels, notre unique objectif est de vous amener à vous différencier grâce à des solutions métiers et technologiques novatrices et performantes.

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