Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data modelling à Paris

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique, recherchant pour l’un de ses clients à Paris [92] un(e) Lead Tech Salesforce Sénior H/F Contexte de la mission Dans le cadre d’un remplacement pour le marché d’un client, le Lead Tech Salesforce Sénior aura pour mission la gestion du delivery de l’applicatif Salesforce. Il/Elle devra suivre les développements du produit à travers la conception logicielle, la revue de code, la gestion des bonnes pratiques et le management d’une équipe de 4 développeurs. Tâches à réaliser Accompagnement de l’équipe d’intégration Salesforce Suivi de l’avancement des développeurs dans le sprint et de leur bonne communication envers le client Analyse et chiffrage des solutions techniques pour le paramétrage Salesforce Garant de la qualité des développements Rédaction et/ou relecture de documentations techniques Release management (déploiements) Partage des bonnes pratiques sur Salesforce Participation aux cérémonies Agile (Daily, affinage, démo, rétrospective, sprint planning, poker planning, etc.) Travail en collaboration étroite avec le Chef de Projet (reporting, remontée des alertes, etc.) Veille technique et optimisation des processus Compétences recherchées Obligatoires Conception technique : rédaction et relecture de tâches techniques, réponse aux questions des Business Analysts et développeurs Compétences techniques séniores sur Salesforce Référent technique des développeurs (support, relecture des Pull Requests, livraisons, suivi et accompagnement) Pilotage opérationnel : attribution des tickets, suivi de l’avancement du sprint, résolution des blocages, challenge technique des développeurs, animation des poker plannings Maîtrise complète Apex avancé (Triggers, Batch, Queueable) Lightning Web Components (LWC) Flow Builder (Record-Triggered, Scheduled) SOQL / SOSL Modèle de sécurité Salesforce Intégrations API REST / SOAP SFDX et gestion des métadonnées Data Modeling Salesforce Architecture orientée événements (Platform Events) Optionnelles Expérience Cloud Expérience nécessaire Minimum 5 années d’expérience sur une fonction similaire Méthodologie Agile

Introduction & Résumé Ce poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. Responsabilités Établir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clés Expérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentaires Connaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres Détails Situation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.

Nous recrutons un(e) Data Analyst pour intervenir au sein d’un grand acteur du secteur bancaire basé à Paris, dans le cadre d’un projet stratégique autour de la donnée et des systèmes décisionnels. Vous intégrerez une équipe Data en charge de l’analyse, de la structuration et de l’exploitation des données métier dans un environnement à forte volumétrie. 🔧 Missions principales : Analyse et exploitation des données métiers Développement et optimisation de requêtes SQL Création et maintenance de procédures stockées Travail sur les schémas relationnels et la modélisation des données Participation aux projets de migration et de qualité de données Collaboration avec les équipes métier et techniques Production d’analyses et support à la prise de décision 🛠 Compétences recherchées : Très bonne maîtrise SQL Expérience sur les procédures stockées (PL/SQL, T-SQL…) Bonne compréhension des schémas relationnels et du data modeling Expérience sur des bases Oracle, PostgreSQL ou SQL Server Sens analytique et rigueur technique

Contexte Dans le cadre d’une stratégie Data, mise en place d’un système MDM (Master Data Management) basé sur une Data Platform pour centraliser et exposer les référentiels via APIs. Mission Intégré à l’équipe Data Referential, le Data Analyst intervient en lien avec les équipes Data & Analytics pour : Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger user stories, critères de tests Réaliser des analyses de données et scripts ponctuels (SQL/Python) Concevoir et faire évoluer des datasets référentiels Contribuer à la qualité des données et à la modélisation Participer aux sujets de data catalog & metadata Documenter et accompagner la mise en production Environnement MDM (Neoxam DataHub), Data Platform Données utilisées pour : ESG, reporting, finance, front office Contexte international avec projets de migration Profil Data Analyst (3–6 ans d’expérience) SQL requis, Python apprécié Bonne maîtrise data modeling / data quality Capacité à faire le lien entre métier et technique Conditions Localisation : Paris Télétravail : jusqu’à 3 jours/semaine Durée : ~12 mois (2026–2027)

Voici une proposition d’annonce structurée dans le même format et le même niveau de lisibilité que tes précédents modèles. Data Engineer / Data Modeler Senior – Snowflake (F/H) Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer / Data Modeler Senior pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier / asset management. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la construction et de l’industrialisation de la couche Gold, avec un enjeu fort de mise à disposition de données fiables, modélisées et directement exploitables par les équipes BI et reporting. L’objectif de la mission est de consolider un socle data robuste, cohérent et documenté, au service des usages décisionnels du Groupe. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer / Data Modeler, vous intervenez sur la conception, la structuration et l’industrialisation de la couche Gold de la plateforme data. Votre rôle consiste à transformer des données brutes et intermédiaires en datasets métiers exploitables, standardisés et alignés avec les besoins de reporting et de pilotage. Vous êtes garant.e de la cohérence des modèles de données, de la qualité des datamarts et de la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de documentation. Vos missions : 🧱 Modélisation et construction de la couche Gold Vous êtes responsable de la structuration du modèle de données métier : Concevoir et implémenter les modèles de données de la couche Gold Structurer les datamarts à destination des équipes BI et reporting Définir les règles de transformation et d’agrégation des données Garantir la cohérence entre les différentes sources et domaines métiers Optimiser les modèles pour les usages analytiques et décisionnels 📊 KPI, métriques et standardisation des données Vous contribuez à la définition des indicateurs de référence : Définir les KPI et métriques standard à l’échelle des domaines métiers Mettre en place les règles d’agrégation et de calcul des indicateurs Garantir l’homogénéité des définitions entre les différents usages Participer à la rationalisation des indicateurs existants Assurer la cohérence des données entre reporting et référentiels 🛠 Industrialisation, qualité et performance Vous participez à la fiabilisation et à la structuration de la plateforme : Mettre en place les bonnes pratiques de qualité des données Optimiser les performances des traitements et requêtes Snowflake Participer à la structuration des pipelines de transformation Assurer la robustesse et la maintenabilité des modèles Contribuer aux pratiques de versioning et d’industrialisation 📚 Documentation et gouvernance data Vous jouez un rôle clé dans la structuration et la traçabilité des données : Documenter les datasets, modèles et transformations Maintenir la documentation technique et fonctionnelle des pipelines Décrire les règles de gestion et de transformation des données Mettre en place les bonnes pratiques de tagging et de lineage Contribuer à la gouvernance globale de la plateforme data 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data platform enterprise Data Warehouse / Data Lake BI et reporting Modélisation décisionnelle Asset management / environnement financier 🛠 Technologies & outils Snowflake SQL avancé Python (apprécié) Data modeling (Kimball / approche décisionnelle) Datamarts BI (Power BI, Tableau, Qlik selon contexte) Data lineage / catalogues de données Outils de transformation data (ETL / ELT)