Lead Data Architect / Data Engineer / Data Analyst - Freelance (H/F)

Lead Data Architect / Data Engineer / Data Analyst - Freelance (H/F)

Missions

• Concevoir la plateforme de données.
• Concevoir, développer et documenter les modèles de données, pipelines et couches sémantiques dans Databricks.
• Intégrer les données provenant des sites web et des interactions avec les consommateurs.
• Mettre en place une base de données historisée pour suivre les évolutions des données dans le temps.
• Définir les structures nécessaires à l'analyse et au reporting.
• Garantir la qualité et la traçabilité des données.
• Réaliser le mapping entre les sources et les données cibles.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques.
• Documenter les flux de données et les règles de transformation.
• Préparer et exécuter les tests d'intégration système, ainsi que les tests d'acceptation utilisateur, SIT et UAT.
• Vérifier l'exactitude, la cohérence et la disponibilité des données avant la mise en production.
• Définir l'architecture cible.
• Analyser les besoins avec le Business Manager.
• Évaluer les sources de données disponibles et leur niveau de qualité.
• Définir l'architecture cible et le modèle de données dans le cadre technique d'Opella.
• Documenter les choix d'architecture, les présenter et les défendre auprès de l'équipe Data centrale.
• Obtenir la validation de l'architecture et respecter les standards de gouvernance du groupe.
• Dimensionner l'équipe de delivery.
• Évaluer la charge et les compétences nécessaires dès les premières semaines.
• Définir le nombre de personnes et les profils requis pour mener la mission.
• Présenter un plan de staffing au cours des 3 à 4 premières semaines afin de sécuriser les ressources.
• Piloter une petite équipe de delivery sur les sujets d'ingestion, de modélisation, de transformation et de mise à disposition des données.
• Construire et mettre en production la solution.
• Participer directement au développement des pipelines, modèles et transformations.
• Mettre en place les flux d'ingestion et les interfaces avec les différentes sources.
• Industrialiser les traitements avec dbt et Apache Airflow.
• Appliquer les standards d'ingénierie: qualité des données, tests automatisés, documentation, Git et CI/CD.
• Permettre à l'équipe métier de devenir autonome sur l'utilisation et la compréhension de ses données.
• Organiser le fonctionnement opérationnel.
• Préparer le passage en production de la plateforme.
• Définir le modèle opérationnel: responsabilités, support, supervision, maintenance et gestion des incidents.
• Transférer la solution à des ressources pérennes au sein de l'organisation.
• Assurer la continuité de service et la maintenance de la plateforme après la phase de delivery.

Profil

• Profil complémentaire à un Business Manager avec formation de Data Scientist.

Autres informations

• Taux journalier (TJM): 600