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Postuler chez Collective.workPostée il y a 1h · CDI
Description du poste
Bonjour,
Notre client recherche un Ingénieur en transformation et modélisation des données en région parisienne (dans le 92) pour renforcer son équipe Data Entreprise sur les domaines Finance, RH, Ventes et Connaissance Client.
COMPÉTENCES REQUISES
SQL / DBT Confirmé
Python / Airflow Confirmé
GCP Confirmé
Lors de cette mission, votre collaborateur devra effectuer les tâches suivantes :
- Analyser les besoins métiers et concevoir les modèles de données adaptés
- Construire et maintenir les magasins de données métiers (datamarts) sous DBT
- Industrialiser les transformations de données dans Big Query
- Développer et maintenir les workflows d'orchestration Airflow
- Garantir la qualité des données grâce à des tests automatisés d'unicité, de complétude et de cohérence métier
- Définir et maintenir les indicateurs de référence avec les équipes Finance, RH, Commerce et Marketing
- Rédiger la documentation et enrichir les métadonnées ainsi que la couche sémantique pour faciliter l'interprétation des données par les modèles de langage (LLM)
- Mettre en œuvre les processus de certification des données et de gouvernance des actifs critiques
- Réduire les écarts entre référentiels et améliorer la qualité des données de référence
- Accompagner les métiers dans l'utilisation des données en libre-service à travers la documentation, des exemples et le support
- Optimiser les coûts et les performances des traitements Big Query
- Participer à la définition des standards de modélisation, de nommage et de documentation
Les compétences attendues sont les suivantes :
- Maîtrise experte de SQL, de DBT et de l'analyse de données à grande échelle
- Compétences avancées en Python et en orchestration avec Airflow
- Compétences confirmées sur GCP et en gouvernance des données
- Solide expérience en modélisation de données et en construction de datamarts
- Maîtrise des bonnes pratiques de qualité, de test et de documentation des données
- Capacité à traduire les besoin
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