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La mission consiste à intervenir en tant que Data Analytics Engineer autonome dans le cadre de l?optimisation et de l?unification des capacités analytiques transversales d?un grand groupe du secteur hôtelier. L?objectif est de construire une vision consolidée et exploitable des indicateurs Corporate stratégiques à partir de différentes sources internes. Le consultant aura pour rôle d?établir des connexions techniques fiables avec les systèmes sources, d?extraire et charger les données issues de domaines comme la finance, les ressources humaines, les achats, les référentiels ou l?ITSM, puis de concevoir des pipelines d?ingestion automatisés, robustes et performants. Il interviendra également sur la modélisation des données dans Snowflake, la mise en place de règles de transformation, de vues et d?agrégats pour la restitution, ainsi que sur la gouvernance, la qualité des données, la gestion des erreurs et la documentation complète des pipelines et modèles.
Le profil recherché est un Data Analytics Engineer confirmé, disposant d?une solide expérience en intégration de données depuis des systèmes d?entreprise complexes de type ERP, CRM, finance ou RH. Il devra maîtriser les techniques d?ingestion, de transformation et de modélisation de données dans un environnement cloud, idéalement autour de Snowflake, Airflow, DBT Core, SQL, Python, Pandas ou PySpark. Une bonne maîtrise du data modeling analytique est attendue, notamment sur les modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres approches d?entrepôt de données. Le consultant devra également être à l?aise avec les pratiques de versioning, CI/CD, documentation technique et fonctionnelle, ainsi qu?avec les outils comme GitLab, GitHub, Confluence, Jira ou SharePoint. Une capacité à comprendre les besoins métiers complexes, à travailler en autonomie et à interagir efficacement avec les équipes techniques et métiers est indispensable. La connaissance des structures de données et processus d?un grand groupe international dans l?hôtellerie ou un secteur similaire serait un plus important.
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