Data Engineer - Freelance ou Contrat de projet

Contexte

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de la coopérative. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'Agents IA.

Missions

• Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes.
• Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise.
• Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques.
• Apporter des notions solides en datavisualisation pour faciliter la consommation finale de la donnée.
• Spécification technique, développement de pipelines de données et d'indicateurs.

Outils & Environnement

• Langages : Python, SQL (requêtage, optimisation)
• Data Architecture : Modélisation (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart)
• ETL/ELT : Informatica IDMC
• Cloud & Stockage : Google Cloud Platform (GCS, BigQuery)
• Intégration Datalake : Framework Python/SQL
• DataViz & Décisionnel : Strategy, Qlik, Google Looker Studio
• Outillage CI/CD & DevOps : Git, GitHub, Jenkins, Terraform, JIRA, Confluence
• IA & DataPrep (selon appétence) : Dataiku, Vertex AI

Conditions de travail

• Démarrage : ASAP
• TJM : 500€
• Salaire : 50K€
• Type de contrat : Freelance ou CDI de projet
• Localisation : Nantes
• Durée : minimum 6 mois

1. Maîtrise incontournable du langage Python et de SQL (requêtage, optimisation)
2. Excellente maîtrise des concepts de modélisation (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart)
3. Expérience confirmée sur Informatica
4. Bonnes notions en Datavisualisation et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex: sémantique Strategy ou outils équivalents)
5. Connaissance des outils CI/CD : Github, Jenkins, Terraform
6. Une expérience Google Cloud Platform : GCS/ BigQuery est un vrai +
7. Connaissance des outils Integration Datalake : framework Python/SQL
8. Connaissance des outils Integration Datawarehouse : Informatica IDMC
9. Connaissance des outils DataViz & Décisionnel : Strategy, Qlik, Google Looker Studio
10. Connaissance des outils DevOps & Organisation : Git, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence
11. Appétence pour IA & DataPrep : Dataiku, Vertex AI