Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Modèle Logique des Données (MLD)

Démarrage : Avril 2026 Localisation : Lille (59800), modèle hybride Durée : mission longue (extensions prévues 2026–2027) 🎯 Contexte de la mission Un acteur majeur du secteur Retail recherche un Data Engineer très senior pour renforcer son pôle Data & IA. Le consultant interviendra sur des projets stratégiques mêlant architecture data , modélisation avancée , Databricks , et développement d’agents IA . 🚀 Missions principales Concevoir et modéliser des MCP (Modèles Conceptuels de Données). Participer activement à la rédaction des spécifications , au cadrage et à la conception avant développement. Développer sur Databricks (Python / SQL / Notebooks). Construire et optimiser des pipelines Data sur Azure (ouvert à d’autres environnements mais Azure apprécié). Contribuer au développement d’ agents IA et solutions basées sur l’IA générative. Accompagner les équipes métier et techniques, documenter et sécuriser les modèles de données. Intervenir sur des problématiques analytiques liées à Power BI . 🧠 Compétences techniques recherchées Expert Databricks . Maîtrise avancée : Python , SQL , Notebooks Databricks . Azure Data (Data Lake, Data Factory, Synapse, Delta Lake) — appréciée mais non obligatoire. Power BI (structuration, modèles, alimentation). Solide expérience en modélisation : MCP, MLD, MPD. Intérêt affirmé ou expérience sur des cas d’usage IA / agents IA . 🧩 Profil recherché Senior (8–10 ans d’expérience minimum). Expérience significative en environnement Retail . Capacité à cadrer, structurer et concevoir avant de développer. Autonomie, leadership technique, prise d’initiative. Habitué aux contextes de transformation data et à la montée en charge rapide.

2 jours de TT Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield , visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants. La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile , chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée , avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage. Périmètre et responsabilités Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault). Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client. Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible. Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité. Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts. Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile. Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur. Livrables attendus Modèles Logiques de Données (MLD) validés. Mapping source-to-target détaillé. Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation. Matrice de gestion des cas particuliers. Business glossary intégré au Data Catalog. Définition des règles de qualité des données. Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test. Environnement technique Plateforme Cloud moderne BigQuery SQL avancé Data Catalog / gouvernance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault). Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes. Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.). Expérience significative dans des environnements Agile . Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable. La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus. Soft skills attendues Esprit de synthèse Force de proposition Autonomie Pragmatisme Excellentes capacités de communication Informations complémentaires Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.