Durée: 3 mois renouvelables (cadrage, mise en œuvre progressive, support initial).
Localisation: 2 jours sur site par semaine à Issy-les-Moulineaux.
Missions
Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels interne).
Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés: finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc.
Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données.
Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution.
Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données: gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs.
Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour le département Sustainability et ses collaborateurs en région.
Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.
Profil
Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (Snowflake).
Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données).
Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle.
Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum.
Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.
Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données.
Maîtrise impérative du Français et de l'Anglais.
Atouts
Bonus: Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.
Bonus: Expériences dans l'utilisation de l'IA, Agent LLM, dans le delivery que ce soit pour la conception, la documentation, le code ou les tests.
Autres informations
Taux journalier (TJM): 500
Sources: Multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes - via APIs, exports ou connecteurs natifs).
Destination: Snowflake (Data Warehouse Cloud).
Orchestration: Airflow.
Transformation: DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent.
Modélisation: DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre.
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