Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance DBT

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud internationale, nous recherchons un Data Engineer expérimenté DBT / Snowflake pour accompagner la conception, la transformation et la mise à disposition des données destinées aux équipes métiers, analytiques et Data Science. La mission s'inscrit dans un environnement Agile et international nécessitant un anglais courant pour les échanges quotidiens avec les équipes techniques et métiers. Principales responsabilités Concevoir, développer et maintenir des pipelines de transformation de données avec DBT . Modéliser les données selon les bonnes pratiques (Data Vault, Kimball, Star Schema). Développer et optimiser les traitements sur Snowflake . Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Cloud. Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Mettre en place les tests, la documentation et les contrôles de qualité dans DBT. Optimiser les performances des requêtes et des modèles de données. Collaborer avec les équipes Data, BI, Analytics et métiers pour comprendre les besoins fonctionnels. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des workflows Data. Assurer le support et la maintenance évolutive des solutions mises en œuvre. Réalisations attendues Construction et industrialisation de modèles de données métier. Mise en place de pipelines ELT robustes et maintenables. Optimisation des coûts et performances Snowflake. Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données. Documentation et standardisation des développements Data.

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : o8jpoxea2p

Dans le cadre d’une mission stratégique pour l’un de nos clients, nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analytics Engineer afin de contribuer à la mise en place d’une plateforme Data exploitant des données corporate à forte valeur métier. Vous interviendrez sur un projet structurant visant à centraliser, fiabiliser et valoriser les données issues de multiples systèmes métiers afin de répondre à des enjeux analytiques transverses (finance, achats, IT, qualité, gouvernance, opérations…). À ce titre, vos principales responsabilités seront : Mettre en place et sécuriser des connexions techniques robustes avec les systèmes sources (ERP, plateformes financières, RH, ITSM…). Assurer l’ extraction et le chargement des données issues des principaux domaines corporate. Concevoir et développer des pipelines d’ingestion automatisés , fiables et performants. Modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake) selon des standards optimisés pour l’analyse. Mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données : qualité, métadonnées, gestion des erreurs, suivi des flux. Créer des datasets, vues et agrégats adaptés aux besoins métiers. Documenter l’ensemble des réalisations (pipelines, modèles, transformations) afin d’en garantir la maintenabilité. Collaborer dans un environnement Agile avec des équipes techniques et métiers.

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 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.

Data Engineer – Construction Plateforme Data | Microsoft Fabric Secteur : Santé animale / Vétérinaire Type de mission : Freelance Expérience requise : 4 à 6 ans minimum Localisation : Paris 17e Le contexte Notre client est un acteur majeur du secteur de la santé animale , en pleine phase de structuration de sa donnée. Dans un contexte de forte croissance, l'équipe data — composée de deux Data Engineers et d'un Data Manager — a pour ambition de bâtir une plateforme data moderne, scalable et orientée impact métier . Ta mission Concevoir et faire évoluer une plateforme data from scratch (migration incluse) Mettre en place l' ingestion de données depuis des outils métiers et des APIs Développer et maintenir les transformations avec DBT Fiabiliser les données : détection d'anomalies, tests qualité, cohérence dans le temps Structurer des datasets exploitables par les équipes métiers Contribuer aux reportings et analyses pour accélérer la prise de décision Participer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data Documenter les datasets et accompagner les équipes dans l'usage de la donnée Stack technique Microsoft Fabric Python / PySpark DBT Power BI Git / GitLab

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.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Business Analyst Data pour renforcer une équipe en charge des référentiels d'entreprise. L'objectif est d'accompagner les évolutions fonctionnelles et techniques d'une plateforme de référentiels transverse utilisée par plusieurs métiers. Vous interviendrez en amont des développements afin d'analyser les besoins, mesurer les impacts et préparer les dossiers destinés aux équipes de réalisation. Missions Recueillir et analyser les besoins métiers. Réaliser les études d'impact sur les différents composants du système d'information. Participer à la définition des solutions fonctionnelles et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Produire les schémas d'architecture et de flux. Préparer les dossiers de présentation pour les équipes de développement. Assurer les échanges avec les équipes métiers et techniques. Participer aux ateliers de conception et aux revues de solution. Environnement technique API TIBCO Informatica MDM Informatica Data Quality Java ReactJS SQL Jira Confluence Compétences requisesFonctionnelles Analyse d'impact Recueil du besoin Rédaction de spécifications Modélisation de données Communication et animation d'ateliers Techniques Maîtrise du SQL Bonne compréhension des bases de données Connaissance des API Connaissance d'Informatica MDM appréciée Jira et Confluence

Développeur DBT / Data Engineer Contexte de la mission Descriptif de mission - développeur confirmé DBT. Contexte L’équipe BCC est chargée de la maintenance et du développement de la Base Connaissance Clients transverse du client. L’objectif poursuivi au travers de la constitution de cette base clients unique du client est de personnaliser la relation et améliorer la performance commerciale. L’équipe BCC monte actuellement en compétences sur DBT. La personne devra aider l’équipe à monter en capacité à développer des évolutions fonctionnelles et traiter la dette technique. BCC est un produit Data complexe du fait de la multiplicité des sources, multipliant les risques d’erreur, et de la forte volumétrie de données. Objectifs et livrables Une maîtrise avancée de SQL est nécessaire. L’équipe est en cours de transition vers un mode Agile Scrum. Besoin Nous recherchons un développeur / une développeuse expérimenté/e DBT, SQL et Bigquery, présent/e ou proche du bassin niortais Compétences demandées Compétences Niveau de compétence SQL Azure Confirmé Informatica Confirmé Big Quiery Confirmé DBT Confirmé GCP Confirmé

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

Dans le cadre du développement de la plateforme data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour concevoir, construire et maintenir des pipelines de données robustes sur la plateforme Databricks. Vous évoluerez au sein d’une équipe data (Data Engineering / Data Platform / Analytics Engineering) et contribuerez à la mise en place d’une architecture moderne orientée cloud et data lakehouse. Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données batch et streaming sur Databricks Construire et optimiser des traitements de données distribuées avec Apache Spark Modéliser des données dans une architecture lakehouse (Bronze / Silver / Gold) Mettre en place des workflows d’ingestion (ETL / ELT) depuis différentes sources (API, bases SQL, fichiers, events streaming) Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données Optimiser les performances des jobs Spark (coût, latence, scalabilité) Mettre en place CI/CD pour les pipelines data Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes produit Participer à la mise en place des bonnes pratiques DataOps

Nous recherchons 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. 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 dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Contexte Notre client recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intégrer une équipe Data internationale. Objectif du poste Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données ainsi que les modèles analytiques nécessaires à la création de datasets fiables, performants et industrialisés. Vous serez garant(e) de la qualité, de la cohérence et de la maintenabilité des solutions data mises en œuvre. Missions principales Participer à l’intégration des données au sein du Data Hub. Développer et maintenir les pipelines d’ingestion et de transformation. Concevoir et implémenter des datasets de référence (SSOT). Développer et maintenir les datamarts métiers. Concevoir des modèles de données robustes et évolutifs. Développer des transformations complexes en SQL et dbt. Créer et maintenir des procédures stockées et scripts d’automatisation. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DataOps. Participer à l’automatisation des déploiements. Contribuer à l’amélioration continue des processus de Data Quality. Assurer la documentation technique et la maintenabilité des développements. Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, les Data Analysts et les Data Product Managers. Participer aux cérémonies Agile (Scrum). Comprendre et challenger les besoins fonctionnels. Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation des données.

Missions principalesPilotage de projets Data Piloter les projets Data sur l’ensemble de leur cycle de vie. Organiser et coordonner les différentes parties prenantes (métiers, DSI, prestataires). Assurer le suivi opérationnel des projets, des charges, des délais et des roadmaps. Garantir la bonne exécution des livrables et le respect des objectifs fixés. Recueil des besoins et accompagnement métier Animer les ateliers de cadrage et de recueil des besoins. Analyser les processus existants et identifier les axes d’amélioration. Traduire les besoins métiers en solutions fonctionnelles et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Architecture et gestion des données Participer à la définition des flux de données et à leur urbanisation. Collaborer avec les équipes Architecture et Data. Veiller à la mise en œuvre de solutions robustes, pérennes et standardisées. Contribuer à l’évolution de l’écosystème Data du Groupe. Gouvernance et qualité des données Animer les Comités de la Donnée. Garantir le respect des standards de gouvernance et de qualité des données. Participer à la définition et au suivi des objets métiers. Contribuer aux projets de reprise, de fiabilisation et d’assainissement des données (RDD). Définir la stratégie de recette et piloter les phases de validation.

Nous recherchons un Data Engineer orienté modélisation analytics (dbt) pour rejoindre la DSI d’un grand groupe international du secteur du luxe, au sein d’une équipe Data & Innovation. Vous interviendrez sur une plateforme data moderne avec de forts enjeux de performance, qualité de données et optimisation des coûts (FinOps) dans un environnement Snowflake. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes avec dbt (modélisation analytics, structuration des couches, bonnes pratiques) Optimiser les performances des traitements ( modèles incrémentaux, gestion des volumes, tuning des requêtes Snowflake ) Intégrer une logique FinOps dans les développements : optimisation des coûts de calcul, gestion des warehouses, monitoring de la consommation Mettre en place une stratégie de tests data avancés (tests génériques et custom, intégrité référentielle) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DataOps (CI/CD, versionning, qualité, monitoring) Produire une documentation technique claire et exploitable (dbt docs, description des modèles) Participer au chiffrage des sujets en intégrant les enjeux de volumétrie, performance et coûts