Mission freelance Senior Data Engineer (Data Migration & Data Quality | PostgreSQL)

4. Profil recherché — Compétences requises

4.1 - Compétences techniques indispensables

PostgreSQL : maîtrise approfondie (modélisation, SQL avancé, contraintes d'intégrité, performances, transactions) ;

Reprise et migration de données de bout en bout, y compris depuis des sources hétérogènes (Excel, Eudonet, outils métiers existants, exports divers) ;

Data quality : normalisation, dédoublonnage, contrôles de cohérence, indicateurs de complétude ;

Industrialisation des traitements : re-jouabilité, journalisation, rollback, traçabilité ;

Scripting d'automatisation (Python ou équivalent) ;

Sécurité des données personnelles : accès restreints, protection et purge des extractions, conformité RGPD.

4.2 - Méthode et pilotage

Capacité à construire un plan d'action, à le prioriser, à l'exécuter et à en rendre compte ;

Pratique des méthodes agiles (Scrum, Kanban) et capacité à s'intégrer dans des rituels existants ;

Rédaction de documentation technique et de procédures ;

Production de reporting et de tableaux de bord (Power BI ou équivalent) : capacité à ajuster les métriques selon les besoins et à être force de proposition sur les indicateurs de suivi.

4.3 - Compétences complémentaires appréciées

Outils d'orchestration ou de transformation (dbt, Airflow ou équivalent) ;

Connaissance d'outils CRM du marché, en particulier Eudonet ;

Notions de l'écosystème Symfony / Doctrine ;

Connaissance des environnements associatifs ou des organisations en réseau (fédérations, antennes locales).

4.4 - Qualités personnelles

Grande autonomie et capacité à reprendre un sujet en cours ;

Très bon relationnel : interface quotidienne avec des antennes aux profils et pratiques variés ;

Sens de l'écoute, de l'accompagnement et de la pédagogie ;

Rigueur, orientation résultats et respect des délais ;

Sens aigu de la confidentialité - la mission implique la manipulation de données personnelles d'adhérents.

Dans le cadre du projet de construction du nouveau système d'information, la DSI déploie un SI unifié articulé autour d'un socle CRM/ERP, d'un CMS et d'un Hub IA, destiné au siège comme à l'ensemble des antennes locales.

La reprise des données historiques des antennes constitue un chantier clé de ce projet. Elle repose sur une architecture à deux bases :

• Un entrepôt de données (datawarehouse) : qui recueille l'historique de chaque antenne et fait office de source de référence - les données sources ne sont jamais modifiées ;

• La base (PostgreSQL) : qui n'est alimentée qu'avec les données utiles, après transformation, normalisation et contrôle qualité.

Le projet est engagé : le modèle de données est établi, les premiers imports ont été réalisés et un référentiel de règles de normalisation (casse, caractères spéciaux, doublons, formats d'adresses et de téléphones, y compris outre-mer et étranger) est en place. L'enjeu est désormais de poursuivre les imports antenne par antenne en garantissant un niveau de qualité irréprochable, en recette comme en production.

Socle technique : PostgreSQL (cible), Symfony 7 / API Platform / Doctrine côté applicatif, CI/CD et Docker comme socle commun.

Positionnement du poste

Expertise data : conception et exécution des imports, maîtrise de PostgreSQL, rigueur sur la qualité, la traçabilité et la rejouabilité des traitements ;

Accompagnement des antennes : lien direct avec chaque antenne locale pour préparer, expliquer, faire valider et sécuriser la qualité de ses données.

Le poste n'est pas un poste d'exécution : il est attendu du ou de la prestataire qu'il ou elle construise ses propres plans d'action, les fasse valider, les exécute et en rende compte de manière fiable.