Analytics Engineer - Freelance ou CDI H/F

collectivite

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : Salaire selon profil

Localisation : Paris, France

Date de démarrage :

4 à 8 semaines

Mode de travail : Hybride

Publié le : 10 juillet 2026

Le besoin

Contexte

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur des produits digitaux à fort impact, nous recherchons un(e) Analytics Engineer pour contribuer à la conception et à l'industrialisation de solutions data au sein d'un environnement international.

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Analytics Engineers, Product Managers...) avec pour objectif de rendre la donnée plus fiable, exploitable et accessible aux équipes métier.

Missions

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de transformation de données.

• Construire et faire évoluer les modèles de données (semantic layer).

• Industrialiser les traitements et améliorer la qualité des données.

• Maintenir et optimiser les datasets existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage.

• Produire des jeux de données fiables destinés aux tableaux de bord, aux analyses métier et aux cas d'usage d'IA.

• Participer aux bonnes pratiques d'ingénierie (versionning, CI/CD, qualité, documentation).

Environnement technique

• Cloud : AWS

• Databricks

• dbt

• Apache Airflow

• SQL

• Python

• Git / GitHub / CI-CD

Appréciés :

• PySpark / Spark

• Great Expectations

• Modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault...)

• Data Lineage et Data Governance

Informations complémentaires

• Démarrage : fin août 2026

• Durée : 12 mois renouvelables

• Localisation : région parisienne

• Présence sur site requise plusieurs jours par semaine

• Mission de longue durée

Profil recherché

1. Minimum 3 ans d'expérience en Analytics Engineering ou Data Engineering
2. Excellente maîtrise de SQL et expérience solide avec dbt
3. Bonne connaissance des environnements Cloud Data (AWS, Azure ou GCP)
4. Expérience sur Databricks et Airflow
5. Sensibilité aux enjeux de qualité, de gouvernance et de modélisation des données
6. Anglais professionnel
7. Capacité à évoluer dans un environnement agile et collaboratif