Data analytics Engineer - Freelance (H/F)

Data analytics Engineer - Freelance (H/F)

Missions

• Analyser et qualifier les besoins avec les équipes métier.
• Enrichir le Data Lake d'entreprise et les Data Products.
• Préparer, transformer et mettre à disposition les données pour l'analyse et le reporting.
• Accompagner les utilisateurs dans l'exploitation et l'usage des données.
• Concevoir et mettre en œuvre de nouvelles solutions Data.
• Participer aux nouveaux projets et aux migrations vers le Cloud.
• Participer à la conception des solutions Data.
• Rédiger la documentation projet et technique (planning, spécifications, datamapping, etc.).
• Développer les traitements de transformation avec Python, PySpark et SQL.
• Participer à la modélisation, à la gouvernance et à l'amélioration de la qualité des données.
• Mettre en place et assurer le monitoring des traitements.
• Optimiser les performances et la fiabilité des pipelines Data.
• Assurer la communication et la coordination avec les différentes parties prenantes.
• Accompagner les équipes dans la conduite du changement liée à la migration Cloud.
• Participer au développement et à l'évolution des solutions BI et de reporting avec Power BI.

Profil

• Profil Data Engineer Senior / Data Analytics Engineer avec une forte expérience en BI, Data Engineering, Cloud et Reporting.
• Environ 6 ans d'expérience sur des fonctions Data/BI.
• Expérience significative en Data Engineering et/ou Data Analytics.
• Expérience dans des environnements Cloud et Data Lake.
• Expérience dans la conception et la mise en œuvre de solutions de reporting et d'analyse.
• Minimum 5 ans d'expérience en BI.
• Minimum 4 ans d'expérience en Reporting.
• Minimum 5 ans d'expérience en Data Lake.
• Minimum 5 ans d'expérience en Cloud.
• Minimum 5 ans d'expérience en SQL.
• Minimum 5 ans d'expérience en Python.
• Maîtrise de PySpark / Big Data.
• Maîtrise de Power BI et du développement de solutions de reporting.
• Compétences en monitoring et optimisation des traitements Data.
• Compétences en modélisation, gouvernance et qualité des données.
• Capacité à recueillir et analyser les besoins métier.
• Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels.
• Capacité à rédiger des spécifications et de la documentation technique.
• Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques Data complexes.
• Autonomie et capacité à prendre en charge des sujets de bout en bout.
• Bonnes capacités de communication et de coordination.
• Sens de l'accompagnement et de la conduite du changement.