Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data quality à Lille

Contexte de la mission L'équipe conçoit et développe une plateforme interne permettant à toutes les équipes Data de l’entreprise de définir et d’automatiser des règles de qualité des données exécutées sur les datasets présents dans BigQuery. Ces règles peuvent être définies à partir de requêtes SQL personnalisées ou via des templates prédéfinis appelés Data Quality Metrics, qui mesurent diverses dimensions de la qualité des données : 🧭 Consistency, 🧩 Conformity, 🧱 Integrity, 📏 Completeness, 🎯 Accuracy, ⏱ Timeliness, 🔍 Uniqueness. L’outil permet de : - Planifier l’exécution des règles (scheduling) - Être notifié par email, slack en cas de non-respect des quality gates - Visualiser l’historique des métriques sous forme de graphes 👥 Composition de l'équipe - 1 Développeur Front-end senior (Vue.js) - 1 Développeurs Back-end expert - 1 Product Owner (mi-temps) - 1 Product Manager - 1 Tech Lead (tiers temps) 🧩 Objectifs de la mission En tant que Tech lead, vous serez intégré au cœur de l’équipe et participerez activement à : - La conception et l’implémentation de nouvelles fonctionnalités métier autour des règles et métriques de qualité - L’évolution de l’architecture modulaire du back-end (Spring Boot/Java 21) - L’amélioration de la scalabilité et fiabilité de la plateforme (Kafka, Kafka Stream, Firestore, PostgreSQL, GKE) - La revue de code, le mentorat éventuel et l’amélioration continue de la qualité du code - Le maintien et le monitoring de l'application ⚙️ Stack technique Back-end : - Java 21 - Spring Boot 3 - Kafka, Kafka Streams - Firestore, PostgreSQL - GitHub CI/CD (GitHub Actions) - Déploiement sur Google Cloud (App Engine, GKE) Front-end : - Vue.js, (Svelte éventuellement)

🎯 Brief de mission – Data Analyst confirmé – Freelance / Prestation Contexte : Dans le cadre de la structuration de notre Data Platform (Modern Data Stack sur Google Cloud Platform), nous recherchons un Data Analyst expérimenté, orienté ingestion, transformation et mise à disposition de données , avec une culture technique affirmée. 🔧 Objectifs de la mission Contribuer à l' industrialisation des flux de données de la plateforme analytique Assurer la mise en qualité , la modélisation et la préparation des datasets analytiques Collaborer avec les Data Engineers et les Métiers (Finance, Opérations, Produit…) pour fournir les données nécessaires à la prise de décision Appliquer les bonnes pratiques de gouvernance , de documentation et de versioning 🧰 Compétences requises ✅ Stack technique attendue (Modern Data Stack) BigQuery SQL : maîtrise avancée, optimisation de requêtes, compréhension du fonctionnement du DWH cloud DBT (Data Build Tool) : utilisation opérationnelle sur des projets structurés (modèles, tests, documentation…) Airbyte ou outils d’ingestion similaires (Fivetran, Stitch) : bonne connaissance Python : pour scripting léger, automatisations simples ou transformation de données GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataform ou Vertex AI) : à l’aise dans l’écosystème cloud Git / GitLab / versioning : bonne maîtrise des workflows de version de code ➕ Bonus appréciés Connaissance des principes Data Mesh / Data governance / Data Quality Sensibilité aux enjeux métiers et capacité de communication Bonnes pratiques de documentation, de test de modèles, de nomenclature