Data Engineer / BI – SQL Server, SSIS & Looker

Contexte de la mission

Nous accompagnons un éditeur SaaS B2B en croissance, dont la plateforme collecte, traite et restitue un volume important de données issues de plusieurs systèmes internes et externes.

La donnée joue un rôle central dans le fonctionnement de la plateforme, le pilotage des opérations et l’aide à la décision. Elle est utilisée à la fois par les équipes internes, les équipes produit et les clients de la solution pour suivre leur activité, analyser leurs performances et identifier des leviers d’amélioration.

Dans le cadre du renforcement de son dispositif Data, l’entreprise recherche un profil Senior Data Engineer / BI disposant d’une forte expertise SQL Server, Data Warehouse et modélisation de données.

Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’optimisation des différents composants de la plateforme décisionnelle, depuis l’intégration des données jusqu’à leur exposition dans les outils de reporting et d’analyse.

Objectifs de la mission

L’objectif principal de la mission est de construire et faire évoluer une architecture Data robuste, performante et évolutive permettant de :

• Centraliser des données provenant de sources multiples.

• Structurer les données dans des modèles analytiques fiables.

• Améliorer la performance et la maintenabilité des traitements SQL et ETL.

• Mettre à disposition des données cohérentes pour les équipes métier et les clients.

• Développer des couches sémantiques et des tableaux de bord facilitant la prise de décision.

• Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données exposées.

Missions principales

Conception et modélisation des données

• Concevoir et faire évoluer les Data Warehouses et Data Marts de l’entreprise.

• Traduire les besoins métier en modèles de données analytiques robustes et évolutifs.

• Mettre en place des modèles dimensionnels adaptés aux besoins de reporting et d’analyse.

• Concevoir les tables de faits, les dimensions, les schémas en étoile et les relations entre les différents objets de données.

• Définir les règles de gestion, les niveaux de granularité et les stratégies d’historisation.

• Veiller à la cohérence et à la réutilisabilité des modèles de données.

Développement SQL Server

• Développer et maintenir des traitements complexes sous SQL Server.

• Concevoir et optimiser des procédures stockées, fonctions, vues et requêtes SQL.

• Implémenter des règles de transformation et de consolidation de données.

• Analyser et améliorer les performances des traitements existants.

• Identifier les requêtes lentes, les problématiques d’indexation et les goulots d’étranglement.

• Garantir la fiabilité des traitements sur des volumes de données importants.

Intégration et orchestration des données

• Concevoir, développer et maintenir des flux ETL avec SSIS.

• Intégrer des données provenant de plusieurs sources :

  • Bases de données SQL Server.

  • APIs internes et externes.

  • Fichiers et systèmes tiers.

  • Flux de données événementiels.

• Mettre en place les mécanismes d’orchestration, de planification et de supervision des traitements.

• Gérer les rejets, reprises, erreurs et problématiques de qualité de données.

• Automatiser les workflows d’intégration et fiabiliser les chaînes de traitement.

Reporting et Business Intelligence

• Construire et faire évoluer les couches sémantiques et les modèles de reporting.

• Préparer les données nécessaires à leur exploitation dans Looker.

• Développer et maintenir des dashboards et analyses destinés aux équipes métier et aux clients.

• Concevoir des indicateurs de performance cohérents et compréhensibles.

• S’assurer de la bonne définition et de l’uniformité des KPIs.

• Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et l’exploitation des données.

Qualité et gouvernance des données

• Mettre en place des contrôles de qualité tout au long des chaînes de traitement.

• Identifier les incohérences, doublons, données manquantes ou anomalies.

• Documenter les modèles de données, flux ETL, règles métier et indicateurs.

• Contribuer à l’amélioration de la traçabilité et du lineage des données.

• Définir des pratiques favorisant la maintenabilité et la fiabilité de la plateforme Data.

Collaboration avec les équipes métier et techniques

• Travailler étroitement avec les équipes Produit, Finance, Sales, Customer Success et Opérations.

• Recueillir, analyser et challenger les besoins métier.

• Transformer des règles business complexes en solutions techniques fiables.

• Collaborer avec les équipes Software Engineering et Architecture.

• Participer aux cérémonies Agile : planification, refinements, revues et rétrospectives.

• Présenter les solutions développées et accompagner leur adoption.

Profil recherché

• Expérience confirmée en Data Engineering, Business Intelligence ou développement décisionnel.

• Très forte expertise de SQL Server.

• Expérience significative dans la conception et le développement de Data Warehouses et Data Marts.

• Excellente maîtrise de la modélisation dimensionnelle.

• Maîtrise des schémas en étoile, tables de faits, dimensions et problématiques d’historisation.

• Solide expérience dans le développement de procédures stockées et de traitements SQL complexes.

• Expérience pratique de SSIS pour la conception de flux ETL et l’orchestration de traitements.

• Expérience dans l’intégration de données provenant de sources multiples.

• Bonne compréhension des problématiques liées aux APIs et aux architectures événementielles.

• Expérience dans la construction de modèles sémantiques et de couches de reporting.

• Expérience avec Looker ou un outil de Business Intelligence équivalent.

• Capacité à comprendre et implémenter des règles métier complexes.

• Sensibilité forte aux enjeux de qualité, performance et fiabilité des données.

• Capacité à intervenir sur des systèmes existants et à proposer des améliorations pragmatiques.

• Anglais professionnel requis dans un environnement international.

Compétences techniques

Compétences indispensables

• SQL Server.

• T-SQL.

• Data Warehouse.

• Data Mart.

• Data Modeling.

• Modélisation dimensionnelle.

• Star Schema.

• Tables de faits et dimensions.

• Procédures stockées.

• ETL.

• SSIS.

• Looker.

• Optimisation de requêtes SQL.

Compétences appréciées

• Intégration d’APIs REST.

• Traitement de flux événementiels.

• Modélisation de couches sémantiques.

• Data Quality.

• Data Governance.

• CI/CD appliqué aux projets Data.

• Git.

• Environnements Cloud.

• Connaissance des problématiques de données multi-clients propres aux plateformes SaaS B2B.

Qualités attendues

• Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes.

• Rigueur dans la conception et la manipulation des données.

• Capacité à travailler de manière autonome.

• Esprit pragmatique et orienté livraison.

• Bonne communication avec des interlocuteurs techniques et métier.

• Capacité à challenger les besoins et proposer des solutions adaptées.

• Sens du détail et forte exigence sur la qualité des livrables.

• Capacité à évoluer dans un environnement SaaS B2B en croissance et en transformation.

Environnement de travail

• Éditeur SaaS B2B.

• Organisation Produit et Data.

• Collaboration avec des équipes internationales.

• Méthodologie Agile.

• Environnement orienté qualité, performance et amélioration continue.

• Forte proximité entre les équipes Data, Produit, Engineering et Business.

Livrables attendus

• Modèles de données dimensionnels documentés.

• Data Marts et composants de Data Warehouse.

• Procédures stockées et traitements SQL optimisés.

• Packages et workflows SSIS.

• Pipelines d’intégration de données fiables et supervisés.

• Couches sémantiques et modèles de reporting.

• Dashboards et analyses Looker.

• Documentation technique et fonctionnelle.

• Contrôles de qualité et dispositifs de suivi des traitements.