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

Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme Data dédiée au suivi de portefeuilles financiers, nous recherchons un consultant Senior Data Engineer / Data Analyst capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la production d’indicateurs métier. Le consultant contribuera à l’amélioration de la qualité des données, à l’automatisation des traitements et à la production d’analyses permettant le suivi de la performance des fonds et mandats.

L'équipe IT Reporting Client est responsable de la conception, de la livraison et de l'amélioration continue de tous les reportings clients, en s'appuyant sur SimCorp Coric comme plateforme de reporting centrale, alimentée par un entrepôt de données SQL Server et un réseau de procédures stockées critiques. L'équipe opère dans une période de transformation significative portée par deux priorités parallèles : • Projet Aladdin — Migration des sources de données de gestion de portefeuille et de performance de B-One/FusionInvest vers BlackRock Aladdin, avec le dataLake comme pipeline de données et Coric comme couche de sortie du reporting (Positions, Performance & Attribution, Transactions, Allocations, ESG). • Support Production en continu — Garantir la stabilité, la qualité et l'amélioration continue d'un parc existant de reportings clients dans un environnement réglementé et en production. 1. Analyse fonctionnelle & recueil des besoins • Collecter et formaliser les exigences de reporting auprès des parties prenantes métier. • Produire les spécifications fonctionnelles (BRD, user stories) à destination des équipes de développement et de configuration. • Assurer le rôle de pont fonctionnel entre les métiers, l'IT et les prestataires externes (BlackRock, SimCorp). 2. Migration Aladdin — Contribution au projet • Contribuer à l'analyse d'impact fonctionnel de la migration B-One → Aladdin sur les flux de données existants et les reportings Coric. • Identifier les écarts de données et les changements sémantiques. • Participer aux campagnes de recette (UAT) pour les nouveaux flux de données. 3. Plateforme Coric — Maintenance & Évolutions • Analyser et qualifier les demandes de changement sur les gabarits de reporting (Layout Builder, Data Mapper). • Rédiger les plans de tests et coordonner les sessions UAT avec les utilisateurs métier. • Maintenir la documentation fonctionnelle et la base de connaissances Coric. 4. Support Production • Assurer le support de 2ème et 3ème niveau pour les incidents de production sur la plateforme Coric. • Investiguer les anomalies de données sur l'ensemble de la chaîne (systèmes sources → DWH SQL Server → sortie Coric). • Collaborer avec l'équipe DWH/SQL pour diagnostiquer les problèmes de procédures stockées et valider les correctifs. • Surveiller les runs de production et escalader les problèmes bloquants.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT en CDI (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks , dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt . Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Dans le cadre d'un important programme de transformation Data, nous recherchons un Data Engineer Expert pour accompagner la migration et la modernisation d'une plateforme décisionnelle vers Snowflake . Missions : Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données sur Snowflake (Data Warehouse / Data Lakehouse). Développer et industrialiser des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement). Modéliser les données et optimiser les performances des traitements. Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données. Mettre en place l'orchestration et l'automatisation des flux. Participer aux phases de tests, validation et documentation. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques Data.

🚀 Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur ETL Informatica H/F pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire et assurance. Vos principales missions 🎯 Au sein d'une équipe Data décisionnelle, vous participerez à la mise en œuvre d'un nouveau Système d'Information Décisionnel dédié au pilotage de l'activité Sinistres. À ce titre, vous serez amené(e) à : Analyser les modèles de données sources et cibles ; Développer les flux d'alimentation du DataWarehouse et des Datamarts ; Concevoir et développer les mappings, sessions et workflows sous Informatica PowerCenter ; Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques ; Développer et optimiser les traitements SQL ; Participer aux phases de tests d'intégration, recette et homologation ; Assurer la correction des anomalies et la maintenance évolutive des traitements existants ; Collaborer avec les équipes métiers, Business Analysts et experts techniques tout au long du projet.

Description détaillée Appel d’Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le 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 (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** 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.

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Ingénieur DATA BI & Cloud Azure pour renforcer leurs équipes IT. Votre poste et vos missions Membre de l'équipe IT & Digital, vous intervenez au cœur des différents projets de développement du Groupe sur un périmètre international. Dans le respect de la stratégie IT établie par le DSI, votre mission consiste à : Mise en place d'une vraie démarche data-driven au niveau technique - Apporter votre expertise technique et vos idées lors de la mise en place de projets concernant les développement données / BI - Force de proposition sur des nouvelles architectures et solutions d'intégration des données - Connaissances des principes big data et IoT - Connaissances avancées en datawarehouse et modèles de gouvernance des données - Connaissances des API Data pour le temps réel

🚀 Nous recrutons 3 Data Designer / Data Modeler (H/F) – Paris Dans le cadre de projets data stratégiques, nous recherchons un(e) Data Designer / Data Modeler pour intervenir au cœur de la transformation data de nos clients. 🎯 Vos missions : Concevoir les modèles de données (conceptuel, logique, physique) Recueillir les besoins métiers et structurer la donnée Participer à la mise en place de Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse Garantir la qualité, la cohérence et la performance des données Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data 🧠 Votre profil : Expérience en modélisation de données (UML, Merise, dimensionnelle, Data Vault) Maîtrise de SQL et des bases de données Connaissance des outils de modélisation (PowerDesigner, ERwin…) Environnement cloud (Azure, AWS ou GCP) apprécié Bonne capacité à interfacer métier et technique 📍 Localisation : Paris (hybride) 📅 Démarrage : ASAP

Data Engineer / Analytics Engineer Snowflake | Paris | Freelance Je recherche un consultant freelance avec une véritable expertise Snowflake pour rejoindre une équipe Data déjà bien structurée. Le socle technique est en place. Les flux d'ingestion, la CI/CD et les processus de déploiement fonctionnent déjà. L'enjeu est désormais de faire évoluer le Data Warehouse, modéliser la donnée et construire les couches métier utilisées par les équipes BI. Informations mission • Localisation : Paris 20 • Présence : 3 jours sur site par semaine + 2 TT • Démarrage : Août 2026 • Durée : Jusqu'à fin 2026 minimum (prolongation probable) • Contrat : Freelance • TJM : Selon expérience Votre rôle • Concevoir et faire évoluer le Data Warehouse Snowflake • Développer les transformations de données et les modèles métier • Écrire et optimiser des procédures stockées SQL • Participer à la modélisation décisionnelle et aux schémas analytiques • Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD existante • Collaborer avec les équipes BI pour exposer des données fiables et performantes Environnement technique • Snowflake • SQL avancé • GitLab • Schemachange • VS Code • Fivetran • Informatica Les plus • Python • Informatica avancé • Connaissance de Tableau ou d'un autre outil de restitution Profil recherché • Très forte maîtrise de Snowflake • Excellente maîtrise SQL et optimisation des performances • Expérience sur la modélisation Data Warehouse et les modèles analytiques • Habitude des environnements industrialisés avec CI/CD • Autonome, rigoureux et capable de produire rapidement de la valeur Attention, nous recherchons une personne qui utilise Snowflake au quotidien et qui maîtrise réellement les problématiques de modélisation et de transformation de données. #Snowflake #DataEngineer #AnalyticsEngineer #SQL #DataWarehouse #Freelance #Paris #GitLab #Fivetran #Informatica

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Consultant Accompagne ment au changement projets DATA. Facilier l'adoption des usages Data, des outils et nouvelles pratiques . Accompagnement des équipes Data techniques et fonctionnelles et des équipes métiers. Défintion de la stratégie de formation, communication et d'accompagnement des utilisateurs Stratégie de conduite du changement - Plan de communication - Plan de formation / acculturation data - Supports de formation - Analyse d’impact organisationnel - Indicateurs d’adoption et de transformation Conduite du changement Stratégie de communication, formation et accompagnement au changement Accompagnement des métiers Connaissance des architectures Data (Data Lake, Data Warehouse). Bonne connaissance des outils ETL et des solutions BI. Compréhension des concepts Big Data et Cloud (Azure, AWS, GCP). Notions en Data Quality et Data Governance. Outils data et BI (Plateforme Data, Power BI, Tableau) Notions d'outils de Data Management

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. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. 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. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. 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

Nous recherchons un(e) Concepteur(trice) Modélisateur(trice) DWH pour rejoindre un projet en cours, avec un démarrage souhaité sous 1 mois. 📌 Contexte : Intégration dans un dispositif projet actif, vous serez en charge de la conception et de la modélisation des structures de données au sein d'un environnement Data Warehouse. 🛠️ Compétences recherchées : • Maîtrise de la modélisation dimensionnelle et/ou relationnelle (Merise, UML) • Expérience confirmée en conception DWH / DataMart • Bonne compréhension des flux ETL et des enjeux de qualité de données • SQL niveau avancé (requêtes complexes, optimisation, procédures stockées) • Rédaction de spécifications techniques (dossiers de conception, dictionnaire de données…) • Animation d'ateliers avec les responsables applicatifs, utilisateurs et MOA Métier en phase de cadrage et de recueil des besoins ⏱️ Disponibilité sous 1 mois impératif Vous êtes disponible ou bientôt libéré(e) ? Vous connaissez un profil qui correspond ? N'hésitez pas à me contacter en message privé ou à partager cette publication ! 🙏

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.

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform en tant que Data Engineer . Vous serez responsable de la conception, de l’optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d’architectures de données, l’optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d’ingénierie, data science et produit afin d’assurer la qualité, la sécurité et l’intégration des données dans l’écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d’améliorer l’infrastructure et l’efficacité des workflows

Dans le cadre de ses projets data et décisionnels, nous recherchons actuellement un.e Pilote de recette / Recetteur Data pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur assurance / mutualité. Vous intégrerez la Direction Data, au cœur des projets de transformation et d’industrialisation des pratiques de recette et de qualité des données. L’objectif de la mission est double : fiabiliser les mises en production et renforcer la confiance des métiers dans les indicateurs et tableaux de bord produits. Vous évoluerez dans un environnement transverse, en interaction avec les équipes métiers, MOA, MOE, Data Engineers, Data Analysts et modélisateurs. 🎯 Votre rôle En tant que Pilote de recette / Recetteur Data, vous intervenez à la fois sur la structuration des pratiques de recette et sur leur mise en œuvre opérationnelle sur les projets data. Vous contribuez à sécuriser la qualité des données livrées et à mettre en place un cadre de recette robuste, industrialisé et partagé par l’ensemble des équipes. Votre rôle combine cadrage méthodologique, audit des pratiques existantes et exécution des campagnes de recette sur des projets à fort enjeu décisionnel. 🚀 Vos missions 📊 Audit, cadrage et structuration des pratiques de recette Vous intervenez en amont des projets afin de structurer et améliorer les pratiques existantes : Réaliser un état des lieux des pratiques de recette en place Analyser les stratégies, rôles, outils et livrables existants Identifier les écarts, risques et bonnes pratiques à capitaliser Évaluer la couverture des tests (fonctionnels, data, non-régression, performance) Proposer un cadre méthodologique cible et des standards de recette Définir une feuille de route d’amélioration avec priorisation des actions 🧪 Recette opérationnelle des projets data Vous prenez en charge l’ensemble des activités de recette sur les projets data et décisionnels : Définir les stratégies de recette adaptées aux projets Concevoir les cahiers de recette (cas de tests, jeux de données, critères d’acceptation) Organiser et piloter les campagnes de recette (UAT, non-régression, validation data) Exécuter les tests sur environnements data, notamment via requêtes SQL Contrôler la qualité, la cohérence et la réconciliation des données entre systèmes Identifier, qualifier et suivre les anomalies jusqu’à leur résolution Produire les bilans de recette et les PV de validation 📈 Pilotage, qualité et amélioration continue Vous contribuez également à la structuration du pilotage de la qualité : Mettre en place des indicateurs de suivi (couverture, qualité, charge, délais) Assurer le reporting des campagnes de recette Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques Participer à l’industrialisation des pratiques de recette Contribuer à la capitalisation des méthodes et outils 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data & décisionnel Reporting et indicateurs métiers Qualité de données Data Warehouse / Data Lake Systèmes d’information groupe Assurance / mutualité 🛠 Technologies & outils SQL (requêtes de contrôle et de validation) Data Warehouse / Data Lake Modélisation décisionnelle (étoile, flocon, datamarts) ETL / ELT Jira, HP ALM / Quality Center, ServiceNow (ou équivalents) Power BI, Qlik, Tableau (apprécié)

Ingénieur Intégration, Data & Cloud Missions principales : L’ingénieur intervient sur la conception, le développement et l’exploitation de solutions d’intégration, de traitement de données et d’architectures cloud, dans un contexte orienté automatisation, data et DevOps. Responsabilités & activités Intégration & Orchestration : • Développement et orchestration de flux d’intégration avec Magic xpi • Automatisation des échanges de données entre systèmes (on premise ↔ cloud) • Intégration de services via APIs REST (authentification, appels sécurisés, transformation des données) • Conception et orchestration de workflows d’intégration avec Application Integration (GCP) Cloud & Architecture (Google Cloud Platform) • Conception et déploiement de solutions cloud sur Google Cloud Platform (GCP) • Mise en place et gestion d’architectures cloud orientées data et intégration • Gestion des environnements dev / recette / production Data Engineering & Analytics • Modélisation de données et conception de pipelines ETL / ELT • Traitement de volumes de données importants • Optimisation de requêtes SQL avancées • Analyse et data warehousing avec BigQuery • Transformation et modélisation analytique avec dbt (staging, intermediate, marts, tests de qualité, documentation, versioning) ETL & Outils Data • Conception et développement de flux ETL avec SQL Server Integration Services (SSIS) • Automatisation des traitements d’intégration de données multi-sources Développement & Scripting • Programmation Python • SQL avancé • Scripting et automatisation (batch processing, jobs automatisés) DevOps & CI/CD • Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitHub • Automatisation des tests, builds et déploiements via GitHub Actions • Gestion du versioning et des bonnes pratiques de développement Automatisation Low-Code • Création de flux Power Automate (cloud et desktop) • Utilisation de connecteurs et intégrations avec des systèmes tiers Méthodologies & Qualité • Travail en méthodologie Agile / Scrum • Application des bonnes pratiques de développement et de data engineering • Contribution à la documentation technique et à l’amélioration continue Compétences clés • Intégration applicative & orchestration de flux • Cloud GCP & architectures data • Data engineering, SQL avancé, ETL / ELT • DevOps & CI/CD • Automatisation et scripting • Travail collaboratif et approche orientée qualité