Data Engineer / Analytics Engineer - Data Products Supply Chain - Freelance (H/F)

Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Data Engineer confirmé-e pour renforcer une squad Data dédiée au domaine Supply Chain.

Le contexte

Tu rejoins une organisation Data Mesh mature, structurée en squads par domaine métier. Ta squad réunit déjà un-e Data Product Owner, un-e Data Engineer et un-e Data Engineer Analyst : tu viens compléter cette équipe pour accélérer la construction et l'industrialisation des Data Products du domaine.

L'environnement est une Modern Data Stack complète et gouvernée : Snowflake, dbt Cloud, GitLab CI/CD, Terraform, observabilité automatisée, Semantic Layer. Le cadre de développement est posé, documenté et piloté par les équipes Data Platform - tu construis dans un framework solide, pas sur une page blanche.

Tes responsabilités

Conception & développement

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Concevoir les modèles de données analytiques du domaine : marts, agrégations business, features

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Développer les transformations dans dbt Cloud en appliquant une logique contract-first

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Construire des modèles Snowflake optimisés (performance, clustering, coûts)

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Traduire les règles métiers Supply en modèles fiables (taux de service, gestion de stock, flux logistiques)

Ingestion & Data Products

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Concevoir les pipelines d'ingestion depuis les systèmes sources (ERP, WMS, APIs, fichiers partenaires)

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Charger en zone RAW une copie fidèle, historisée et traçable, sans transformation métier

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Développer les modèles Staging : nettoyage, standardisation, logiques incrémentales, déduplication

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Construire les trois couches de Data Products : Source-Aligned, Core et Consumer (BI, Data Science, exposition API-ready)

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Définir les data contracts et les SLA de fraîcheur et de disponibilité

Industrialisation & Infrastructure as Code

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Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD GitLab

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Gérer les environnements dev / test / prod et garantir leur reproductibilité via Terraform

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Construire les objets Snowflake en IaC : schemas, rôles & RBAC, warehouses, resource monitors

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Appliquer les bonnes pratiques de branching, de versioning et de sécurité

Qualité, observabilité & FinOps

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Implémenter les tests dbt (schema tests, tests custom) et l'observabilité des pipelines

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Surveiller volumétries, fraîcheur et cohérence, détecter les anomalies en amont du métier

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Optimiser les requêtes et piloter le cost management (query history, sizing des warehouses)

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Contribuer à la documentation : dbt docs, data contracts, lineage

Collaboration Data Mesh

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Participer aux PI plannings, sprint plannings et sprint reviews

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Contribuer à la roadmap du Data Product avec le ou la Data Product Owner

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Échanger avec la Data Platform (Tech Lead, Data Architecte) et les key users du domaine

Le profil qu'on cherche

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Une solide expérience de Data Engineer sur une Modern Data Stack, en environnement de production

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Snowflake : niveau expert (modélisation, performance, coûts, RBAC)

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dbt Cloud : niveau expert (modèles incrémentaux, tests, macros, documentation)

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SQL avancé : c'est le cœur du métier ici

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Terraform et GitLab CI/CD : niveau avancé, en usage réel sur du déploiement d'objets data

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Outils d'observabilité de la donnée et pratique du data quality by design

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Data modeling orienté méthodologie Data Product, exposition de datasets certifiés, data contracts

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Semantic Layer, exposition API, culture FinOps

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Une expérience réelle en organisation Data Mesh : comitologie, rituels agiles, logique de domaine et de produit

Côté posture : forte culture produit, ownership, exigence sur la qualité, capacité à challenger le besoin métier avec écoute et conviction, et vrai goût du collectif en squad agile.

Modalités

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Freelance, démarrage rapide

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Projet long terme, rythme hybride

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Contexte