Analytics Engineer – Migration & Optimisation Data Platform H/F - Freelance
Freelance Paris (Paris)
Description de l'offre
Taux journalier (TJM): 400 à 460€ selon profil
Localisation : Paris – La Défense (2 jours/semaine sur site)
Démarrage : ASAP – au plus tard début août 2026
Durée : Commande jusqu'à fin décembre 2026 - Renouvelable
🏢 Contexte de la mission
Au sein de l'équipe IT Reports d'un grand acteur du secteur bancaire et financier, vous interviendrez sur un projet stratégique de modernisation de la Data Platform.
La mission consiste à reprendre un patrimoine de code existant (SQL, Python), actuellement en production sur des environnements AWS Athena et Starburst (Trino Enterprise), et à le migrer vers une cible Starburst unifiée.
Ce projet implique :
La revue et refactorisation des requêtes et modèles de données existants
Le changement de source de données : passage des fichiers CSV en raw zone vers des données au format Apache Iceberg, exposées comme Data as a Product
L'optimisation des performances des modèles et requêtes au fil de la migration
Vous travaillez dans un environnement data moderne, en collaboration étroite avec des Data Engineers, Data Scientists, Analysts et parties prenantes métier.
🎯 Livrables attendus
Migration du patrimoine SQL/Python vers la cible Starburst (sources Iceberg / Data as a Product)
Optimisation des requêtes et modèles de données existants
Documentation technique (data dictionaries, modèles)
Tests de qualité des données intégrés aux modèles
Contribution aux bonnes pratiques DataOps et CI/CD de l'équipe
🛠️ Stack technique
Langages : SQL (avancé), Python
Transformation : dbt (data build tool)
Moteurs de requête : Starburst / Trino, AWS Athena
Formats & stockage : Apache Iceberg, AWS Glue, S3 / Raw Zone
Versioning & CI : Git, CI/CD
Bonnes pratiques : DataOps, approche DRY, tests automatisés
Profil recherché
Rôle hybride : Analytics Engineer (entre Data Engineer et Data Analyst)
Compétences techniques indispensables
SQL avancé : transformation de données complexe, optimisation de requêtes
Python : scripting, automatisation
Git : gestion de version et collaboration en équipe
Starburst / Trino et/ou AWS Athena : expérience en environnement cloud data warehouse
dbt : une connaissance est appréciée, sans en faire un prérequis bloquant
Modélisation dimensionnelle : schémas en étoile, flocon, conception orientée métier
Compétences analytiques & organisationnelles
Capacité à comprendre les enjeux et métriques business
Aptitude à faire le pont entre équipes techniques et parties prenantes métier
Rigueur dans la documentation (data dictionaries, specs techniques)
Esprit de collaboration dans un environnement multi-équipes
Bonnes pratiques
Approche DataOps et intégration continue (CI/CD)
Conception modulaire et principe DRY
Tests automatisés sur les modèles de données
À propos de Collective.work
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