Mission freelance Data Engineer – Intégration de données & Reporting financier (H/F)

Dans le cadre d’un projet d’automatisation du reporting investisseurs pour un acteur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer à forte composante fonctionnelle, capable d’intervenir à l’interface entre les équipes métier et techniques.

L’objectif est d’automatiser l’alimentation d’une plateforme de reporting à partir des données mises à disposition dans un entrepôt de données, en remplacement de processus reposant actuellement sur des manipulations manuelles et des imports Excel.

Le projet se déroule dans un contexte où le besoin fonctionnel reste à cadrer : le périmètre des données, les règles de calcul et les modalités d’intégration devront être définis en collaboration avec les interlocuteurs métier.

La mission couvre l’ensemble du processus d’intégration, de l’analyse des données jusqu’à la mise en production et à l’industrialisation des flux.

1. Analyse fonctionnelle et mapping des données

• Cartographier les données sources et analyser leur structure.

• Animer des ateliers avec les interlocuteurs métier afin de recueillir et clarifier les besoins.

• Définir le mapping entre les données sources et les formats cibles des reportings.

• Formaliser les règles de gestion et de calcul, actuellement non documentées.

• Produire une documentation claire et exploitable par les équipes internes.

2. Choix de la solution d’intégration

• Évaluer et sélectionner l’outil ETL/ELT le plus adapté au contexte.

• Justifier le choix selon des critères de connectivité, d’intégration d’API REST, de robustesse, de coûts et de maintenabilité.

• Privilégier une approche no-code lorsque cela est pertinent.

3. Conception et mise en œuvre des flux

• Concevoir les vues SQL nécessaires à la préparation des données.

• Développer et configurer les flux d’intégration vers une API cible.

• Mettre en place la gestion des erreurs, les mécanismes de rejeu et l’ordonnancement des traitements.

• Assurer la supervision des flux et conduire une première phase pilote avant généralisation.

4. Mise en production et exploitation

• Coordonner le déploiement avec les équipes techniques et infrastructure.

• Participer à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles.

• Suivre les performances et optimiser les coûts de traitement.

5. Coordination et documentation

• Assurer la coordination avec les équipes en charge de l’API cible.

• Suivre l’avancement et remonter les points de vigilance au chef de projet.

• Garantir la qualité de la documentation et le respect des exigences de confidentialité des données financières.