data engineer

il y a 3 jours

Paris, Île-de-France Collective Temps plein

Mission :Data engineer

Localisation : Paris 17

Démarrage : ASAP

Jours obligatoires sur site : 5 jours/semaine

Expérience : 5-8 ans minimum

TJM: 500

FICHE MISSION – DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER)

Intitulé

Data Engineer Azure – KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier

Contexte

Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d'intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l'usage de la donnée.

L'équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de :


• dialoguer avec les équipes métier,


• établir des KPI,


• et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée.

Attentes principales du client

Le client attend un consultant qui :


• Sait établir des KPI à partir des besoins métier,


• Comprend la logique métier derrière les indicateurs,


• Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée,


• Est capable d'expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI.

dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique.

Rôle du consultant


• Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier


• Comprendre les processus et enjeux business


• Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents


• Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul


• Travailler en complément et en accompagnement de l'équipe data existante

Missions principales

Métier & KPI


• Échanger avec les équipes métier


• Comprendre leurs objectifs et problématiques


• Établir et formaliser des KPI


• Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs


• S'assurer que la donnée produite correspond à un usage concret

Data & technique


• Intervenir sur un environnement Microsoft Azure


• Travailler sur Microsoft Fabric


• Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool)


• Exploiter la donnée via SQL et Python


• Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données


• Participer à la mise en production et à l'industrialisation


• Documenter les modèles, transformations et KPI

Environnement technique


• Cloud : Microsoft Azure


• Plateforme data : Microsoft Fabric


• Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool)


• Langages : SQL, Python


• Collaboration étroite avec équipes data et métier

Profil recherché


• Data Engineer confirmé


• À l'aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier


• Capable d'établir des KPI


• Bonne compréhension de l'usage et de la valorisation de la donnée


• Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool)


• Expérience sur Microsoft Fabric


• Solide niveau en SQL


• Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique

Qualités attendues


• Bon communicant


• Capacité à vulgariser la donnée


• Sens du service et du collectif


• Approche orientée valeur métier


• Capacité à s'intégrer dans une équipe existante

  • Data Engineer

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  • Data Engineer Expérimenté

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    Nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) pour intervenir sur la mise en production, la fiabilisation et l'évolution d'une plateforme data moderne basée sur AWS, Spark et Dataiku.Vous participerez activement à la construction et l'optimisation des environnements de traitement de données à grande échelle, en lien étroit avec les équipes...

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    Senior AWS Data EngineerTasksImplement new use cases and data pipelines on AWSMap data and data flows across cloud platformsDevelop and industrialize data pipelines and processing workflowsDesign and build dashboards and reporting toolsPerform unit and integration testing of data flowsParticipate in Data Reply events (Reply Xchange, hackathons, AWS summits,...

  • Graduate Data Engineer

    il y a 7 jours

    Paris, Île-de-France Data Reply Temps plein

    Graduate Data EngineerTasks• Implementing new use cases• Mapping data and data flows• Implementing data analysis and processing pipelines• Industrializing data flows and their visualization through dashboards and reporting• Carrying out unit tests and integration tests  Benefits• Structured career progression – at Reply, we encourage career...

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