Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Analytics Engineer pour structurer, industrialiser et fiabiliser les couches analytiques d’un socle data moderne basé sur Snowflake. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, proposerez des trajectoires d’évolution des modèles de données (médaillon, modularisation, refactoring des transformations) et guiderez leur mise en œuvre avec dbt et Snowflake. Vous serez responsable de la conception des modèles analytiques, de leur performance, de leur maintenabilité et de leur qualité, en intégrant des tests automatisés, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Data Engineering, BI et métiers pour garantir une cohérence entre ingestion, transformation et consommation des données. Vous participerez à l’optimisation des requêtes, à la structuration des vues métiers et à la mise en place de mécanismes de traçabilité et de versioning des modèles. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes sur les meilleures pratiques de modélisation analytics et d’usage avancé de Snowflake et dbt.

Objectifs de la mission Renforcer l’équipe pour accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et optimiser les pipelines existants Challenger les pratiques en place et proposer des axes d’amélioration Contribuer à la montée en compétences avancée de l’équipe sur DBT Environnement technique Datalake / Datawarehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog / Gouvernance : Data Galaxy Versioning : Git Compétences requises Compréhension fonctionnelle : Expert DBT : Expert Modélisation de données : Expertise confirmée

Nous recherchons un Analytics Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la centralisation et à la fiabilisation des données dans un environnement data-driven. Votre mission consistera à concevoir et maintenir des pipelines de données (Azure Data Factory, Databricks, Spark SQL) pour alimenter un datamart utilisé par les métiers via des outils self-BI (Power BI, BusinessObjects). Vos missions principales : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion via Azure Data Factory , en assurant leur robustesse et leur évolutivité. Transformer et optimiser les données en utilisant Spark SQL (Databricks) pour répondre aux besoins métiers. Maintenir et améliorer les indicateurs de qualité des données , en garantissant leur cohérence et leur fiabilité. Implémenter des tests unitaires pour sécuriser les pipelines et assurer la stabilité des solutions. Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour affiner les besoins et proposer des améliorations continues. Participer à la maintenance des outils de monitoring pour suivre les performances et la santé des applications. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant impacter directement la stratégie data d’une organisation en pleine transformation digitale.

Dans le cadre du projet DataBoost , nous recherchons un Analytics Engineer pour participer à la migration des rapports SAP Business Objects vers Power BI . Ce projet vise à décommissionner SAP BO en industrialisant l’intégration des données dans une architecture lakehouse moderne (Bronze → Silver → Gold), et à construire un référentiel analytics centralisé pour l’ensemble des datamarts. Vos missions consisteront à : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory (POC avec Airflow). Développer des pipelines d’intégration de données en PySpark (Spark Declarative Pipeline). Transformer et optimiser les flux de données en SQL avec le framework DBT . Développer de nouveaux indicateurs de qualité de données sur DBT. Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement. Implémenter des tests unitaires pour assurer la fiabilité des solutions. Maintenir les outils de monitoring pour suivre les performances. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant contribuer à une transformation majeure des outils BI et travailler sur une architecture data moderne .

Dans un contexte d’hypercroissance, nous recherchons un Senior Analytics Engineer pour rejoindre l’équipe Data et contribuer à structurer, fiabiliser et faire évoluer la plateforme analytique de notre client dans le secteur de la mutuelle Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL/ELT). Automatiser les traitements pour améliorer la performance et la fiabilité des données. Mettre en place la gouvernance des données : catalogage, gestion des métadonnées, droits d’accès. Concevoir et optimiser des modèles de données adaptés aux besoins métier (AWS, Redshift…). Garantir les performances des bases de données, y compris sur de grands volumes. Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et IA Engineers pour répondre aux besoins de l’entreprise. Participer à la création de tableaux de bord et reporting (Power BI) en assurant l'exactitude des données. Assurer la disponibilité des données pour les prises de décision stratégiques. Apporter une expertise technique et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques analytiques. Former et soutenir les utilisateurs métier sur les outils data. Mettre en place des contrôles qualité et détecter les anomalies via le monitoring. S’assurer de la conformité aux réglementations sur la confidentialité et la sécurité (GDPR, CCPA).

Nous recherchons un freelance Analytics Engineer / Data Engineer pour intervenir sur un projet Data transverse d’envergure , au sein d’un grand groupe français du secteur médias & digital . Le projet vise à centraliser, harmoniser et fiabiliser les données de diffusion publicitaire digitale (impressions, chiffre d’affaires, performance, etc.) afin de fournir un reporting unifié et fiable selon différentes dimensions métiers (canaux de vente, équipes commerciales, annonceurs, origines des revenus…). Au sein d’une équipe Data expérimentée, vous interviendrez sur les missions suivantes : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory Développer et optimiser des flux de transformation de données en Spark SQL Maintenir et faire évoluer des pipelines de traitement en Scala (part marginale) Développer et maintenir des indicateurs de qualité de données (KPI data) Participer au refactoring du code existant afin d’améliorer performance et maintenabilité (réécriture en DBT ) Garantir la qualité du code et le respect des standards de développement Mettre en place des tests unitaires et contribuer à la fiabilité des traitements Participer au monitoring des solutions Data Digital Produire les livrables attendus : code source, documentation et indicateurs qualité