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M1811 · Collective.work

Analytics Engineer - Freelance (H/F)

Description du poste

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

Expertise en analyse de données (interrogation, nettoyage et transformation de données issues de sources multiples)

Maîtrise de dbt

Maîtrise de Airflow

Bonne maîtrise de l'anglais : la communication écrite et orale en anglais est requise, le poste impliquant une collaboration étroite avec des équipes internationales et la rédaction de documentation technique

Maîtrise de la programmation : expérience pratique d'au moins un langage (Python de préférence ; le SQL est indispensable)

Compréhension fondamentale des méthodes statistiques (moyenne, médiane, écart-type, corrélation)

Connaissances en bases de données :

Données marché — Data engineer

Salaire net mensuel
Débutant3 772
Moyen4 501
Expérimenté5 346
Tension du marché

Données non disponibles

Projets de recrutement
21 770

postes prévus (BMO 2025)

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