En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données complexes pour une nouvelle Data Platform.
- Entreprise: Acteur majeur du secteur de l’énergie, innovant et en pleine transformation.
- Avantages: Travail freelance avec flexibilité et opportunités d'apprentissage.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des projets à fort volume de données.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe dynamique et impacte la modernisation des données dans un secteur clé.
- Qualifications: Expérience en SQL, Snowflake, dbt et Python requise.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Notre client, acteur majeur du secteur de l’énergie, renforce son équipe Data afin d’accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d’une équipe d’expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l’évolution et l’automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L’objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours.
Missions :
- Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ;
- Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ;
- Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ;
- Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ;
- Mettre en place et maintenir l’orchestration des traitements avec Airflow ;
- Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ;
- Respecter les principes d’urbanisation et les standards de la Data Platform.
Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu’à plusieurs dizaines de milliards de lignes.
Modélisation et valorisation des données
Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à :
- Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ;
- Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ;
- Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ;
- Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ;
- Documenter les travaux de migration ;
- Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires.
La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.
Data & Analytics Engineer (IT) / Freelance in Paris employeur : Partenor
Rejoindre notre équipe au sein de la Global Tech & Data platform, c'est intégrer un environnement dynamique et innovant où l'expertise technique est valorisée. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle, un cadre de travail collaboratif et une culture d'entreprise axée sur l'excellence et le soutien mutuel. Situé dans un grand acteur international de la distribution, vous bénéficierez d'une expérience enrichissante tout en participant à des projets de transformation digitale majeurs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data & Analytics Engineer (IT) / Freelance in Paris
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez Partenor – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data & Analytics Engineer (IT) / Freelance in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à Partenor. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Partenor
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez Partenor de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à Partenor en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
