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Information importante
Type de contrat:
Freelance
Salaire / Taux journalier :
650
Cette offre est à 0% de commission 🎉Localisation :
Lille, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail :
Sur site
Publié le :
20 avril 2026
Le besoin
La mission s’inscrit dans un projet de transformation des données issues d’outils legacy afin de les rendre exploitables dans le cadre du déploiement d’une nouvelle solution. L’objectif est de préparer, structurer et fiabiliser ces données pour les transmettre à un intégrateur en charge de leur implémentation.
Dans ce cadre, le rôle implique une collaboration étroite avec les équipes projets, les équipes data et les métiers afin de comprendre les systèmes existants, leurs contraintes et les besoins associés. Il s’agit également de documenter les sources de données, les règles de transformation existantes et d’assurer une bonne compréhension globale de l’écosystème data.
La mission se déroule dans un environnement technique orienté cloud, avec des enjeux forts de qualité, de conformité et de structuration des données, ainsi que de mise en place de pipelines de transformation adaptés.
Profil recherché
Analyser et comprendre les systèmes sources ainsi que les données existantes
Collaborer avec les parties prenantes pour identifier les besoins, contraintes et datasets à transformer
Documenter les sources de données et les règles de transformation existantes
Concevoir et développer des pipelines de transformation de données robustes et évolutifs
Garantir la qualité, l’intégrité et la conformité des données transformées
Implémenter des règles de transformation complexes pour répondre aux standards attendus
Assurer la mise à disposition des données auprès de l’intégrateur
Vérifier la conformité des données avec les formats, structures et règles de validation définies
Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité en collaboration avec les équipes concernées
Participer aux phases de tests : unitaires, intégration et UAT
Contribuer à la validation des données transformées
Travailler dans un environnement technique incluant DBT, SQL, outils cloud (type S3, Databricks), CI/CD et outils de versionning (Git, Github)
Appliquer des pratiques de data quality testing et assurer la fiabilité des pipelines
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