Analytics Engineer - Freelance

Contexte

Mission au sein d'une équipe data composée de data analysts et data scientists, avec pour objectif de garantir la qualité des données, assurer le monitoring et l'analyse des données, veiller au bon fonctionnement des pipelines de données, et contribuer aux tâches de data engineering, y compris le développement et la maintenance des pipelines lorsque nécessaire.

Missions

Responsabilités techniques

• Concevoir, développer et maintenir des modèles de données pour répondre aux cas d'usage analytiques et aux exigences de performance

• Réaliser de la modélisation de processus pour cartographier les flux de données, identifier les points de friction et révéler les opportunités d'optimisation

• Garantir des pratiques robustes de gestion des données sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée, incluant la gouvernance, la qualité et la traçabilité (lineage)

• Surveiller et analyser les pipelines de données afin de détecter les anomalies de manière proactive, garantir la fiabilité et maintenir l'intégrité des données

• Piloter de façon autonome des modules analytiques de bout en bout, du recueil des besoins jusqu'à la livraison de la solution

• Mener des analyses de qualité des données : identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes de qualité en cohérence avec les besoins métier

• Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données et des processus ETL/ELT

• Collaborer sur des solutions de data engineering, incluant l'ingestion, la transformation et les workflows d'orchestration des données

• Optimiser la performance des pipelines de données et résoudre les problèmes techniques dans les workflows de traitement

• Contribuer aux décisions d'infrastructure et à l'architecture technique des solutions data

Métier et gestion de la donnée

• Identifier, recueillir et formaliser les besoins métier liés à l'usage et à la qualité des données

• Gérer à la fois les besoins data et métier en s'appuyant sur une compréhension approfondie des processus métier et des systèmes techniques sous-jacents

• Traduire les besoins métier en solutions techniques data concrètes, scalables et durables

• Délivrer des insights marketing accessibles et scalables, fondés sur des données de qualité, pour soutenir la prise de décision commerciale

• Contribuer aux flux de données « AI-ready » en réduisant la complexité d'accès et de mise à disposition des données

Collaboration et communication

• Travailler en étroite collaboration avec les data engineers pour intégrer des données issues de sources multiples et hétérogènes

• Collaborer quotidiennement avec les autres data analysts de l'équipe plateforme pour aligner les standards, partager les bonnes pratiques et garantir la cohérence

• Communiquer efficacement avec les parties prenantes métier pour comprendre leurs besoins, gérer leurs attentes et présenter les résultats de manière claire et accessible

• Faire le lien entre les équipes techniques et les utilisateurs métier, en traduisant les besoins fonctionnels en spécifications techniques précises

Stack technique

• DBT

• Airflow

• SQL

• Snowflake

• Git

• Python