Senior Data Engineer Microsoft Fabric / DBT / SQL - Freelance (H/F) - Freelance
Freelance Paris (Paris)
Description de l'offre
Taux journalier (TJM): 525
Type de mission : Freelance
Localisation : Paris / Île-de-France
Télétravail : 1 jour / semaine
Démarrage : ASAP
Le contexte
Notre client, acteur majeur du secteur de la santé animale, construit une plateforme data moderne afin de centraliser, fiabiliser et valoriser les données issues de ses différents outils métiers.
Vous rejoindrez une équipe data à taille humaine composée de deux Data Engineers et d’un Data Manager. Dans ce contexte en pleine construction, vous participerez directement aux choix d’architecture, à la mise en place des pipelines et à la structuration des données.
Le poste s’adresse à un profil très opérationnel, capable d’intervenir de bout en bout, de l’ingestion des données jusqu’à leur exploitation par les équipes métiers.
Vos missions
Vous interviendrez sur des sujets variés :
Concevoir et faire évoluer une plateforme data moderne sur Microsoft Fabric
Participer à la migration et à la modernisation de l’existant
Mettre en place des flux d’ingestion depuis des APIs, des outils métiers, des bases de données et des fichiers
Développer et industrialiser des pipelines de données robustes et maintenables
Concevoir les transformations et les modèles de données avec DBT
Structurer les données selon des approches de type Bronze, Silver et Gold
Mettre en place des tests automatisés et des contrôles de qualité
Détecter les anomalies et garantir la cohérence des données dans le temps
Concevoir des datasets exploitables par les équipes métiers
Contribuer aux reportings et aux analyses avec Power BI
Participer aux choix d’architecture, d’outillage et de modélisation
Documenter les flux, les datasets, les modèles et les règles de gestion
Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation de la donnée
Améliorer la performance, la fiabilité et la maintenabilité des pipelines
Environnement technique
Microsoft Fabric
Lakehouse
Data Warehouse
Pipelines
Notebooks
OneLake
Dataflows Gen2
DBT
SQL / T-SQL
Python / PySpark
Power BI
Git / GitLab
Azure DevOps
Architecture Medallion
CI/CD et monitoring
Profil recherché
Nous recherchons un profil confirmé ou senior disposant d’au moins 5 ans d’expérience en Data Engineering, avec une expérience concrète de projets data en production.
Vous maîtrisez notamment :
SQL, avec une excellente maîtrise des fondamentaux :
agrégations ;
GROUP BY ;
MIN() et MAX() ;
jointures ;
fonctions de fenêtre ;
filtrage et gestion des niveaux de granularité ;
optimisation et lecture des erreurs SQL.
Microsoft Fabric dans un contexte professionnel et idéalement en production
DBT, notamment la modélisation, les tests, la documentation et les déploiements
Python et/ou PySpark pour les traitements de données
Les architectures Lakehouse et les modèles Bronze, Silver et Gold
Les problématiques de qualité, de gouvernance et de fiabilité des données
Les pipelines d’ingestion et de transformation multi-sources
Les pratiques de développement, de versioning et de CI/CD
Nous recherchons une personne capable de :
Construire une solution à partir d’un besoin peu cadré
Expliquer simplement ses choix techniques
Privilégier une solution lisible et efficace plutôt qu’une architecture inutilement complexe
Identifier rapidement la cause d’une erreur SQL ou d’un problème de données
Passer de l’ingénierie des pipelines à l’analytics, à l’architecture et à la gouvernance
Travailler en autonomie au sein d’une petite équipe
Défendre ses choix techniques auprès d’interlocuteurs techniques et métiers
Les certifications seules ne seront pas suffisantes. Nous recherchons une expérience pratique et une réelle capacité à résoudre des problèmes techniques.
Pourquoi rejoindre cette mission ?
Participer à la construction d’une plateforme data moderne from scratch
Avoir un impact direct sur les choix techniques et les sujets métiers
Évoluer au sein d’une équipe data resserrée et autonome
Intervenir sur des sujets variés : pipelines, architecture, qualité, gouvernance et analytics
Travailler dans un environnement en forte structuration
Contribuer à rendre la donnée plus fiable et plus accessible dans l’entreprise
À propos de Collective.work
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