Consultant(e) BI / Looker Senior / GCP - Freelance

Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 500€ à 600€

Missions principales

1. Architecture et intégration Looker

• Définir le cadre d’intégration de Looker / LookML 

• Implémenter les solutions Looker et LookML dans l’environnement GCP / S3NS ;

• Définir et mettre en œuvre l’interopérabilité entre Looker et l’architecture du Data Hub / Data Platform ;

• Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ;

• Identifier les contraintes, limites et points d’attention liés à l’utilisation de Looker dans l’écosystème existant ;

• Être force de proposition sur les choix d’architecture et les évolutions de la plateforme.

2. Industrialisation et DataOps

Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d’industrialiser l’utilisation de Looker et LookML :

• Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ;

• Provisionnement et automatisation ;

• Versioning et gestion du cycle de vie ;

• Mise en place des pratiques CI/CD ;

• Templatisation et création de composants réutilisables ;

• Automatisation des processus ;

• Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ;

• Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI.

3. Gouvernance, sécurité et supervision

Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker :

• Définition des règles de sécurité et de gouvernance ;

• Gestion des habilitations, droits et accès ;

• Surveillance des incidents et de la disponibilité ;

• Suivi des performances ;

• Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ;

• Suivi des coûts et optimisation FinOps ;

• Identification et traitement des écarts aux standards définis ;

• Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents.

4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker

Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d’utilisation de Looker, notamment sur :

• Les conventions de nommage ;

• La structuration des projets et des rapports ;

• La modélisation de la couche sémantique avec LookML ;

• La conception et la structuration des dashboards ;

• La création de templates réutilisables ;

• Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ;

• La gestion des droits et habilitations ;

• Les stratégies d’optimisation ;

• La gestion du caching BigQuery et Looker ;

• L’utilisation des vues matérialisées ;

• Les pratiques de développement, revue et mise en production.

Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l’écoute des besoins et contraintes des utilisateurs.

5. Accompagnement et montée en compétences

Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes.

À ce titre, le/la consultant(e) devra :

• Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ;

• Mettre en place et animer des sessions de pair programming ;

• Mettre en place et animer des sessions de code review ;

• Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ;

• Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ;

• Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ;

• Favoriser progressivement l’autonomie des équipes internes ;

• Construire une démarche d’onboarding et d’accompagnement réplicable par l’équipe BI & Analytics.

Profil recherché

Expérience

• 7 ans d’expérience minimum en Business Intelligence, Data Visualisation ou domaine équivalent ;

• Expérience significative dans des environnements Data complexes et multi-équipes ;

• 3 ans d’expérience minimum sur Looker et LookML, avec un niveau d’expertise avancé.

Compétences techniques

Le/la consultant(e) devra disposer d’une solide expertise sur :

• Looker / LookML ;

• BigQuery ;

• Google Cloud Platform (GCP) ;

• Les architectures Data Cloud ;

• Les architectures Data Mesh ;

• La modélisation et la conception de couches sémantiques ;

• Les pratiques d’industrialisation BI ;

• La gouvernance et la sécurité des données ;

• Les mécanismes de gestion des habilitations et des accès ;

• Les pratiques Git, CI/CD et gestion de code ;

• Les outils de documentation et de collaboration, notamment Confluence.

Une bonne connaissance des problématiques de performance et d’optimisation des environnements BI est également attendue : caching, vues matérialisées, optimisation des requêtes et maîtrise des coûts Cloud.

À propos de Collective.work

Collective.work est la plateforme de recrutement nouvelle génération pour trouver votre prochain emploi.

Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.

Plus de 10,000 recruteurs utilisent Collective, permettant à des dizaines de milliers de candidats de trouver leur futur emploi chaque jours