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

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour accompagner la mise en place d’un Data Warehouse moderne sur Snowflake au sein d’un environnement cloud AWS. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir et industrialiser une plateforme analytique moderne reposant sur Snowflake, dbt et AWS . L'objectif principal sera de participer à la construction du Data Warehouse, à la modélisation des données et à l'industrialisation des pipelines de traitement. Missions principales Concevoir et développer le Data Warehouse sur Snowflake . Développer et maintenir les transformations de données avec dbt . Concevoir et orchestrer les pipelines de données avec Airflow . Développer des traitements en Python (Pandas, PySpark). Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Mettre en œuvre les processus CI/CD et les standards de qualité. Contribuer aux choix d'architecture et à l'amélioration continue de la plateforme. Environnement technique Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Langages : Python (Pandas, PySpark), SQL CI/CD : GitLab Git / DevOps

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.

📋 RÉSUMÉ En tant que Consultant Data Platform, vous accompagnerez nos clients dans la conception, l'implémentation et l'optimisation de leurs architectures et solutions de plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle. 🎯 MISSIONS Analyser les besoins métiers et techniques des clients pour définir des architectures de plateforme de données adaptées. Concevoir et implémenter des solutions de stockage, traitement et analyse de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). Migrer des infrastructures de données existantes vers des environnements cloud (AWS, Azure, GCP). Optimiser les performances des plateformes de données et des pipelines ETL/ELT. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle des solutions mises en œuvre. Assurer le support technique et la formation des équipes clientes. 📦 LIVRABLES Architectures de plateforme de données validées. Solutions de stockage et traitement de données implémentées et fonctionnelles. Pipelines de données (ETL/ELT) opérationnels. Documentation technique et manuels d'utilisation. Rapports d'optimisation et de performance.

🎯 Mission principale Au sein d’une équipe Data Ops, le consultant interviendra sur la chaîne décisionnelle complète, de la collecte de la donnée jusqu’à sa restitution via des dashboards BI . 🛠️ Activités & responsabilités🔹 Build (80%) Développement et évolution des flux ETL sous Talend (Cloud / TMC / TAS) Sourcing et intégration de données issues de sources variées Analyse, qualification et fiabilisation des données Conception et alimentation de Data Warehouse et Data Marts Participation à la modélisation des données (logique décisionnelle) Contribution à l’architecture Data globale (vision structurée, pas seulement dev) Préparation des données pour les usages BI (reporting & dashboards) 🔹 Run (20%) Maintien en conditions opérationnelles (MCO) Traitement des incidents et anomalies Gestion des demandes de service (Service Requests) Optimisation et supervision des flux existants ⚙️ Environnement technique Cloud : GCP ETL : Talend (Cloud, TMC, TAS) Langages : SQL, (Python en option) BI : outils de restitution (non spécifiés) Méthodologie : Agile

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.

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Chef de Projet Data BI (H/F) à Toulouse, pour accélérer la structuration de ses chantiers décisionnels dans un environnement multi-ERP en cours de consolidation. Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, vous pilotez les chantiers décisionnels et faites le lien entre - les métiers, la DSI et les équipes techniques * Piloter et coordonner les projets Data en cours et sécuriser leur avancement * Consolider les données et les modèles associés dans un environnement multi-ERP hétérogène * Restaurer la confiance des métiers dans les KPI et les outils de restitution * Arbitrer les priorités et challenger utilement le besoin métier * Accompagner la montée en compétence de l'équipe et structurer durablement les pratiques Les compétences techniques : * Pilotage de projets Data / BI * Modélisation de KPI & reporting * Environnement multi-ERP * ETL / Datawarehouse / Datamarts * Consolidation de données

🚀 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.

Ingénieur Data Spark / Scala — Nanterre Localisation : Nanterre Démarrage : ASAP / dès que possible Niveau : Confirmé Durée : mission longue durée Dans le cadre d’un projet de Business Intelligence & Big Data pour un acteur majeur du secteur de l’assurance, nous recherchons un(e) Ingénieur Data Spark / Scala afin de contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation de traitements Data sur une architecture Big Data. Vos missions Participer à la conception détaillée des traitements Data . Rédiger les spécifications fonctionnelles générales et détaillées. Développer des traitements Spark / Scala . Manipuler les données raffinées du Datalake selon les règles métiers décisionnelles définies. Contribuer à la formalisation des plans de tests. Réaliser les tests unitaires et les premiers tests d’intégration. Analyser et corriger les anomalies en phase d’intégration fonctionnelle et de recette utilisateur. Préparer le packaging des traitements. Déployer les composants en préproduction et en production. Optimiser les traitements afin de garantir les standards de qualité de service. Mettre en œuvre des solutions industrielles et de réentrance pour sécuriser la reprise des traitements en cas d’incident de production. Participer à la mise en service et accompagner le déploiement. Assurer le suivi des environnements. Stack / environnement Big Data : Spark, Scala, Hadoop, Datalake Datawarehouse : Exadata, alimentation de Datawarehouse communautaire Base de données : Oracle Industrialisation : Packaging, déploiement préproduction / production, réentrance des traitements DevOps / versioning : GitLab Contexte projet : Business Intelligence, Big Data, traitements décisionnels, règles métiers Data Environnement complémentaire apprécié : Apache Mesos Qualité de service : Optimisation des traitements, suivi des environnements, reprise sur incident Candidature Vous souhaitez contribuer à un projet structurant de Business Intelligence & Big Data , autour de traitements Spark / Scala , Datalake Hadoop et Datawarehouse Exadata ? Merci de postuler directement.

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.

Contexte de la mission: Dans le cadre du développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

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

Ingénieur SAS BI SERVER 500 e par jour Domaines de compétences : * Architecture autour de la solution SAS 9 Bi Server * Accompagement utilisateurs * Administration de la plateforme * Datawarehouse * Alimentation * Reporting * Industrialisation * Rédaction des documents d’exploitation et guides utilisateurs Compétences technologiques Langages SAS Base/Macro, Shell, MDX, Hive, JAVA/JavaScript, SQL, HTML, CGI, Vbs/Vba, Python, R Outils SAS 9.4 Bi Server, VIYA, E Guide, SAS Access to Hadoop, QlickView, Cloudera, T Budget 500 e par jour

Nous recherchons un(e) DATA ARCHITECTE POWER BI / AZURE Dans le respect de la stratégie IT établie par le DSI, votre mission consiste à : Responsabilités : • Analyser les besoins fonctionnels. • Localiser les données de production. • Déterminer les spécifications techniques. • Définir l'architecture. • Modéliser les datawarehouse (entrepôts de données) et les datamarts (magasins de données) dédiés à une fonction particulière dans l'entreprise. • Accompagner le client dans la réalisation du projet. • Maintenir les sources de données à jour • Mettre à disposition les données aux métiers • Superviser les flux de données et en contrôler l'intégrité

🚀 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

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, notre 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.