Analytics Engineer Senior - Freelance (H/F)
À propos de cette offre
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
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Définir le tracking plan, les data contracts et le data model
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Garantir un tagging et une identité cohérents entre les sources (utilisateur, équipe/GBU, cas d'usage, agent, outil, modèle, tokens, coût, etc.)
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Consolider et modéliser la donnée dans Snowflake
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Implémenter les transformations, pipelines et contrôles de qualité de données
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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
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Solide expérience en tant qu'Analytics Engineer, profil hands-on
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GA4 / GTM, BigQuery
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Snowflake, dbt, SQL avancé
COMPÉTENCES APPRÉCIÉES
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Airflow
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Datadog / OpenTelemetry
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Streamlit
INFORMATIONS PRATIQUES
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Lieu : Paris
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Rythme : 3 jours de présentiel/semaine (lundi à mercredi), 2 jours de télétravail
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Type de contrat : Freelance / régie
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Durée : mission longue
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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
Repère marché
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Questions fréquentes
Quel salaire puis-je attendre ?
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