Data Analytics Engineer (H/F) - Freelance

Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 550

Contexte

Dans le cadre du développement de sa plateforme Data Corporate, notre client final, un grand groupe international du secteur des services, poursuit la centralisation et la valorisation de ses données stratégiques. Cette plateforme vise à fournir une vision unifiée et fiable des indicateurs clés utilisés par plusieurs directions métiers : Finance, Achats, Ressources Humaines, IT, Qualité, Gouvernance et Opérations.

Afin d'accompagner cette transformation Data à l'échelle internationale, nous recherchons un·e Data Analytics Engineer expérimenté·e capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, de l'ingestion jusqu'à la restitution.

Le poste

Au sein d'une équipe Data Agile, vous participerez à la conception et à l'évolution de la plateforme décisionnelle du groupe.

Vos principales responsabilités seront les suivantes :

• Concevoir et maintenir les connexions avec différents systèmes d'information d'entreprise (ERP, solutions financières, outils RH, plateformes ITSM, référentiels métiers, etc.).

• Développer des pipelines d'ingestion automatisés, performants et robustes.

• Assurer l'extraction, la transformation et le chargement des données provenant de multiples domaines métiers.

• Concevoir et faire évoluer les modèles de données au sein du Data Warehouse Snowflake.

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance Data : qualité des données, gestion des erreurs, métadonnées, monitoring et documentation.

• Développer les vues analytiques et agrégats nécessaires aux besoins des équipes métiers.

• Participer à l'amélioration continue des processus Data Engineering et Analytics.

• Collaborer avec les équipes fonctionnelles et techniques dans un environnement Agile Scrum.

Environnement technique :

• Snowflake

• DBT Core

• SQL

• Python (Pandas / PySpark)

• Apache Airflow

• Tableau

• GitLab / GitHub

• Jira

• Confluence

• SharePoint

Profil recherché

Nous recherchons un·e consultant·e disposant d'une solide expérience en Data Engineering et Data Analytics dans des environnements complexes et fortement structurés. Vous maîtrisez l'intégration de données issues de systèmes d'entreprise, la modélisation analytique (dimensionnelle, Data Vault ou architecture médaillon) ainsi que les environnements Cloud Data modernes. Vous êtes reconnu·e pour votre autonomie, votre rigueur technique, votre capacité à documenter vos réalisations et votre aptitude à collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires. Un niveau d'anglais professionnel est indispensable pour évoluer dans un contexte international. Une connaissance des enjeux métiers liés aux fonctions Finance, RH ou Achats constitue un véritable atout.

Conditions

• Démarrage : Juillet 2026

• Durée : 6 mois renouvelables (180 jours estimés)

• Localisation : Issy-les-Moulineaux

• Télétravail : 3 jours par semaine

• Expérience requise : 10 ans minimum

• TJM proposé : 550€/jour

• Environnement international

• Français et anglais requis

Process de recrutement

• Entretien technique

• Entretien RH

• Validation finale avec les équipes projet

Profil recherché

Nous recherchons un·e Data Analytics Engineer senior capable d'évoluer avec autonomie sur des projets Data stratégiques à forte visibilité. Le ou la candidat·e devra posséder une excellente maîtrise de Snowflake et DBT, une solide expérience dans la conception de pipelines de données industrialisés ainsi qu'une forte sensibilité aux enjeux de gouvernance et de qualité des données. Son expérience des environnements grands comptes, sa capacité à dialoguer avec les équipes métiers et techniques ainsi que son aisance dans un contexte international seront des facteurs déterminants de réussite sur cette mission.

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.

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