ASO - Data engineer senior (Snowflake, DBT, Python, Airflow, Tableau + Machine learning)
DeodisSaaS B2BPubliée il y a 2 jours
~ 600 – 750 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 6 octobre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 41 missions ingénieur ia sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 296 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Airflow (69 missions), Tableau (70 missions), dbt (88 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission
Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Accor recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome
pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Sustainability stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision
consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle.
Objectifs de la mission
Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels Interne).
Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc.
Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données.
Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution.
Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs.
Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour le départements Sustainabilty et ses collaborateurs en région.
Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.
Compétences attendues
Indispensables
- Snowflake
- dbt
- Python
- Airflow
- Tableau
- Machine Learning

