Consultant BI-Looker - Freelance (H/F)

Consultant BI-Looker - Freelance (H/F)

Conditions

• Taux journalier (TJM): 550 €

Missions

• Concevoir, livrer et maintenir des tableaux de bord financiers et extra-financiers dans Looker en lien avec les équipes métiers.
• Animer les ateliers avec les équipes métiers (investissement, finance, conformité, relations investisseurs).
• Formaliser les besoins en indicateurs, règles de calcul et maquettes.
• Définir le modèle de données dans BigQuery en cohérence avec les transformations dbt.
• Concevoir la couche sémantique Looker en LookML (views, explores, models).
• Développer les dashboards et visualisations dans Looker.
• Contrôler la qualité et la cohérence des chiffres avec les métiers.
• Contribuer à l'administration de l'instance (gestion des utilisateurs, groupes et droits d'accès).
• Appliquer les bonnes pratiques de versioning Git et de déploiement.
• Garantir la continuité de production des tableaux de bord existants.
• Assurer la maintenance corrective et évolutive.
• Documenter les modèles, indicateurs et dashboards.

Profil

• Formation Bac+5 (école d'ingénieur, université ou école de commerce avec spécialisation data/finance) ou équivalent.
• Expérience de 2 à 3 ans en Business Intelligence, dont une expérience significative sur Looker.
• Maîtrise indispensable de LookML, SQL, Python et BigQuery.
• Maîtrise du SQL.
• Maîtrise de Looker / LookML.
• Maîtrise de Python.
• Maîtrise de GCP (BigQuery).

Atouts

• Expérience dans le secteur financier, idéalement en private equity ou en asset management.
• Bonne compréhension du private equity pour dialoguer avec les métiers.
• Connaissance du cycle de vie d'un fonds, investissements et frais de gestion.
• Notions de base en comptabilité.
• Sensibilité aux enjeux de la finance durable.
• Connaissance de dbt.
• Connaissance d'Airflow.
• Connaissance de Terraform / Terragrunt.
• Connaissance de Git et CI.
• Connaissance d'eFront ou d'un autre PMS.
• Autonomie.
• Rigueur et sens de la qualité de la donnée.
• Capacité à traduire les besoins métiers en indicateurs.
• Capacité à documenter son travail de façon claire.

Autres informations

• La chaîne data utilise Google Cloud Storage, Airflow (on-premise et managé), dbt, BigQuery et Looker.
• L'infrastructure est gérée avec Terraform, Terragrunt et une CI Git.