Analytics Engineer H/F

collectivite

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : 600€

Localisation : Lille, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail : Sur site, Hybride

Publié le : 30 juin 2026

Le besoin

Contexte

L'équipe est composée d'environ 12 personnes et accompagne les métiers dans l'utilisation de la data pour le monitoring, l'efficience et la performance de l'offre. Cette équipe pluridisciplinaire regroupe des experts en BI, analytics, IA et product management, et travaille au service de 12 univers.

Missions

• Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données servant aux dashboards, modèles IA et analyses data.

• Construire et modéliser la semantic layer de domaine métier (caractéristiques produits, offre, sélection).

• Définir la stratégie des stacks techniques et garantir la qualité des données exposées.

• Maintenir et repenser les datasets et pipelines existants pour couvrir une plus large variété de cas d'usage.

• Permettre une analytique intelligente en construisant des datasets robustes, fiables et pertinents.

• Contribuer activement à la communauté d'analytics engineers et de data engineers.

Outils & Environnement

• Data-platform : Amazon Web Services, Databricks, Glue, S3

• Programmation : SQL, Python, Scala

• Orchestration des données : Airflow

• Modélisation des données : dbt

• Qualité des données : great_expectations

• Livraison logicielle : Git, Github, Make

Conditions de travail

• TJM : 600€

• Localisation : Lille

Profil recherché

1. Au moins 3 ans d'expérience comme Analytics Engineer ou Data Engineer, ou 5 ans en Data Analyse avec expérience en data engineering
2. Expérience significative sur un des Clouds principaux : AWS, GCP ou Azure, avec utilisation de composants comme Databricks, Hive, Redshift, Airflow et optimisation de leurs performances
3. Maîtrise des langages SQL et/ou Python
4. Expérience en modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault, OBT)
5. Maîtrise de la mise en oeuvre de pipelines de transformation de données avec dbt
6. Grande appétence technique reconnue par les pairs
7. À l'aise avec les outils de développement : Git, Github, CI/CD, VSCode/Pycharm, Terminal
8. Compréhension du cycle de vie de la donnée, notions de data lineage, data gouvernance et rigueur dans la documentation
9. Bon niveau d'anglais pour communiquer avec clients et partenaires internationaux
10. Aime travailler en agilité dans un environnement collaboratif (Scrum et Kanban)
11. Sens du service développé
12. Sensible à l'impact du sport sur les valeurs personnelles et le style de leadership
13. Envie de rejoindre une entreprise à impact positif (#Tech4Good)