Analytics Engineer DBT Databricks FP&A Logistique
NaxoTechTransportPubliée il y a 1 semaine
410 €/j
- Lieu
- Lille · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 5 novembre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- 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.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 77 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 400 €/jour (moitié centrale : 365 à 500 €/jour).
- 31 missions data engineer sont ouvertes à Lille en ce moment, sur 516 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : dbt (90 missions), Databricks (132 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
La fonction FP&A d’un client se transforme avec la mise en place d’agents et de solutions d’automatisation au service du contrôle de gestion de l’activité logistique. L’Analytics Engineer intégrera l’équipe sous la responsabilité du finance data & AI leader. Mission longue basée à Lille (hybride). L’Analytics Engineer sera responsable de la réadaptation d’un projet existant sur un outil en phase de décommissionnement, de l’analyse et la compréhension de l’architecture et des modèles, de la collaboration étroite avec le staff engineer, le software engineer et le leadership pour réadapter la solution sur la stack data cible. Il/elle conduira l’étude et la migration des sources de données vers la zone datalake cible, documentera les données et les règles de transformation existantes, concevra et développera des pipelines de données robustes et évolutifs, mettra en œuvre des règles de transformation complexes et s’assurera de la mise à disposition des données avec contrôles qualité et tests (unitaires, UAT). Compétences techniques demandées : expérience significative dans la mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec dbt, SQL ; maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS S3, DataBricks, etc.) ; maîtrise des outils de développement Git, Github, CI/CD ; data quality testing (Unit/Integration/Function/non regression, UAT).
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Compétences attendues
Indispensables
- Databricks
- dbt
- SQL
- AWS
- Git
- CI/CD