Analytics Engineer Senior
Il y a 2 semaines
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CONTEXTE
Une grande entreprise pharmaceutique développe leur assistant GenAI interne utilisé par plusieurs milliers de collaborateurs. Aujourd'hui, la donnée est captée de façon fragmentée : GTM (Google Tag Manager)/GA4 (Google Analytics 4) → BigQuery côté frontend, OpenTelemetry → Datadog côté backend. L'objectif de la mission est de construire un pipeline de données analytics propre et fiable, de la donnée générée par Concierge jusqu'à sa consommation dans Snowflake.
MISSIONS
* Définir le tracking plan, les data contracts et le data model
* Garantir un tagging et une identité cohérents entre les sources (utilisateur, équipe/GBU, cas d'usage, agent, outil, modèle, tokens, coût, etc.)
* Consolider et modéliser la donnée dans Snowflake
* Implémenter les transformations, pipelines et contrôles de qualité de données
* Rendre la donnée fiable et facilement consommable via l'agent Talk-to-Data de Snowflake et/ou des applications analytiques type Streamlit Exemple de cas d'usage cible : pouvoir répondre facilement à des questions comme "Qui génère des slides avec Concierge, pour quelles activités, depuis quelles équipes, et à quel coût ? COMPÉTENCES REQUISES
* Solide expérience en tant qu'Analytics Engineer, profil hands-on
* GA4 / GTM, BigQuery
* Snowflake, dbt, SQL avancé COMPÉTENCES APPRÉCIÉES
* Airflow
* Datadog / OpenTelemetry
* Streamlit INFORMATIONS PRATIQUES
* Lieu : Paris
* Rythme : 3 jours de présentiel/semaine (lundi à mercredi), 2 jours de télétravail
* Type de contrat : Freelance / régie
* Durée : mission longue
* Démarrage : ASAP 1. Solide expérience en tant qu'Analytics Engineer, profil hands-on 2. Maîtrise de GA4 / GTM, BigQuery 3. Compétences avancées en Snowflake, dbt, SQL 4. Connaissances appréciées en Airflow 5. Expérience avec Datadog / OpenTelemetry 6. Compétences en Streamlit
Experience:
Débutant accepté
* Définir le tracking plan, les data contracts et le data model
* Garantir un tagging et une identité cohérents entre les sources (utilisateur, équipe/GBU, cas d'usage, agent, outil, modèle, tokens, coût, etc.)
* Consolider et modéliser la donnée dans Snowflake
* Implémenter les transformations, pipelines et contrôles de qualité de données
* Rendre la donnée fiable et facilement consommable via l'agent Talk-to-Data de Snowflake et/ou des applications analytiques type Streamlit Exemple de cas d'usage cible : pouvoir répondre facilement à des questions comme "Qui génère des slides avec Concierge, pour quelles activités, depuis quelles équipes, et à quel coût ? COMPÉTENCES REQUISES
* Solide expérience en tant qu'Analytics Engineer, profil hands-on
* GA4 / GTM, BigQuery
* Snowflake, dbt, SQL avancé COMPÉTENCES APPRÉCIÉES
* Airflow
* Datadog / OpenTelemetry
* Streamlit INFORMATIONS PRATIQUES
* Lieu : Paris
* Rythme : 3 jours de présentiel/semaine (lundi à mercredi), 2 jours de télétravail
* Type de contrat : Freelance / régie
* Durée : mission longue
* Démarrage : ASAP 1. Solide expérience en tant qu'Analytics Engineer, profil hands-on 2. Maîtrise de GA4 / GTM, BigQuery 3. Compétences avancées en Snowflake, dbt, SQL 4. Connaissances appréciées en Airflow 5. Expérience avec Datadog / OpenTelemetry 6. Compétences en Streamlit
Experience:
Débutant accepté