Analytics Engineer - Data Engineer H/F
collectivite
- Lille - 59
- Indépendant
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
- Exp. 3 ans min.
Les compétences pour ce job
- Anglais
- SQL
- AWS
- Python
Détail du poste
Information importante
Type de contrat: Freelance
Taux journalier : 520
Localisation : Lille, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail : Hybride
Publié le : 30 juin 2026
Le besoin
Mission longue, Lille, hybride
Contexte : l'objectif est d'industrialiser les pipelines de données et de construire des produits analytics avancés pour améliorer le pilotage de l'offre produit.
Missions principales :
Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données utilisés pour les dashboards, analyses data et modèles IA.
Construire et modéliser la semantic layer autour des données produits, offre, sélection et caractéristiques produits.
Maintenir, optimiser et faire évoluer les datasets et pipelines existants pour couvrir de nouveaux cas d'usage métier.
Garantir la qualité, la fiabilité, la documentation et la gouvernance des données exposées.
Définir les bonnes pratiques techniques autour de la stack data et contribuer à l'amélioration continue de la plateforme.
Travailler avec les équipes BI, Data, IA et Product dans un environnement agile international.
Participer à la communauté Analytics Engineering / Data Engineering et partager les bonnes pratiques.
Profil recherché
Profil recherché :
Minimum 3 ans d'expérience comme Analytics Engineer ou Data Engineer, ou profil Data Analyst senior ayant évolué vers la data engineering.
Expertise Databricks et très bon niveau en optimisation SQL.
Très bonne maîtrise de SQL et/ou Python pour la transformation, modélisation et industrialisation de données.
Expérience solide sur une stack cloud, idéalement AWS avec S3, Glue, Databricks et Airflow.
Maîtrise de dbt pour la mise en oeuvre de pipelines de transformation de données.
Bonne connaissance de la modélisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ou semantic layer.
Expérience en data quality, documentation, data lineage et gouvernance de la donnée.
Connaissance Tableau appréciée pour comprendre les usages BI et les besoins métiers.
Anglais professionnel requis dans un contexte international.
Infos complémentaires
Publiée le 30/06/2026 - Réf : 80e9785cfaa07de962ebfb407f5cd559