Le consultant interviendra sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data : ingestion, transformation, modélisation, gouvernance et mise à disposition des données pour les besoins analytiques des directions métiers.
Architecture & Intégration des données
Analyser les systèmes sources Corporate et leurs modèles de données.
Concevoir les stratégies d'intégration des données provenant d'ERP, outils financiers, plateformes RH, outils ITSM et référentiels.
Développer et maintenir les pipelines d'ingestion automatisés.
Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données.
Data Engineering & Transformation
Développer les transformations de données avec DBT.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques ELT dans Snowflake.
Optimiser les performances des traitements et du Data Warehouse.
Assurer la gestion des historiques et des règles métier.
Modélisation analytique
Concevoir les modèles de données analytiques adaptés aux besoins métiers.
Mettre en œuvre des architectures de type :
Data Warehouse dimensionnel
Data Vault
Médaillon (Bronze / Silver / Gold)
Produire les schémas fonctionnels et techniques.
Gouvernance & Qualité des données
Mettre en place les contrôles de qualité des données.
Définir les règles de monitoring et d'alerting.
Documenter les flux, modèles et transformations.
Participer aux travaux de gouvernance et de catalogage des données.
Restitution & Support aux métiers
Construire les datasets destinés aux équipes Finance, RH, Achats, IT et Opérations.
Développer des vues métiers optimisées pour Tableau.
Accompagner les équipes métiers dans la compréhension des données.
Méthodologie & Collaboration
Participer aux cérémonies Agile/Scrum.
Collaborer avec les Data Engineers, Architectes, Product Owners et équipes métiers.
Assurer le transfert de compétences et la documentation.
5 à 10 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Analytics Engineering.
Expérience significative sur des projets Data Warehouse Cloud à grande échelle.
Expérience dans des environnements Corporate complexes et internationaux.
Expérience dans l'intégration de données Finance, RH, Achats ou ERP fortement appréciée.
Data Vault 2.0
Architecture Médaillon
Azure / AWS / GCP
APIs REST
Jira / Confluence
GitLab CI/CD
PySpark
Compréhension des domaines Finance.
Compréhension des processus RH.
Compréhension des processus Achats.
Maîtrise des problématiques de gouvernance et qualité des données.
Capacité à traduire des besoins métiers en modèles analytiques.
Forte autonomie.
Esprit d'analyse et de synthèse.
Excellent relationnel.
Communication avec des interlocuteurs techniques et métiers.
Force de proposition.
Rigueur documentaire.
Français : Courant.
Anglais : Professionnel impératif.
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