Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) (H/F)2 jours de TT
Contexte de la mission
Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield, visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants.
La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile, chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science.
Objectifs de la mission
Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée, avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage.
Périmètre et responsabilités
Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault).
Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client.
Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible.
Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité.
Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts.
Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile.
Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur.
Livrables attendus
Modèles Logiques de Données (MLD) validés.
Mapping source-to-target détaillé.
Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation.
Matrice de gestion des cas particuliers.
Business glossary intégré au Data Catalog.
Définition des règles de qualité des données.
Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test.
Environnement technique
Plateforme Cloud moderne
BigQuery
SQL avancé
Data Catalog / gouvernance
Méthodologie Agile / Scrum
Profil recherché
Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault).
Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes.
Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.).
Expérience significative dans des environnements Agile.
Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable.
La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus.
Soft skills attendues
Esprit de synthèse
Force de proposition
Autonomie
Pragmatisme
Excellentes capacités de communication
Informations complémentaires
Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.
Nous recherchons un consultant senior capable d’intervenir comme référent data modeling au sein d’un programme de transformation data stratégique. Le profil devra allier expertise technique, compréhension métier et capacité à évoluer dans un environnement Agile.
Compétences indispensables :
Expertise confirmée en modélisation de données : maîtrise des approches conceptuelles et dimensionnelles (3NF, Star Schema, Kimball, idéalement Data Vault).
Excellente maîtrise du SQL avancé : requêtes complexes, optimisation, manipulation de grands volumes de données.
Expérience significative de la modélisation dans des environnements Cloud, idéalement BigQuery.
Solide capacité d’analyse fonctionnelle pour recueillir les besoins métiers et formaliser les règles de gestion.
Expérience avérée en méthodologies Agile / Scrum.
Capacité à travailler en transverse et à faire le lien entre équipes métiers et data engineering.
Compétences appréciées :
Expérience sur des programmes de transformation data ou de refonte de data platforms.
Connaissance des problématiques B2B et des structures de comptes complexes.
Pratique de la gouvernance des données (data catalog, qualité de données, glossaire métier).
Expérience dans des contextes SI legacy avec reconstruction vers des architectures modernes.
Soft skills attendues :
Esprit de synthèse et hauteur de vue.
Force de proposition et capacité à challenger les modèles existants.
Autonomie et sens des responsabilités.
Pragmatique, orienté valeur et delivery.
Excellentes compétences en communication.
Séniorité attendue :
Minimum 5 à 8 ans d’expérience en data, avec une forte dominante en modélisation et une capacité à intervenir rapidement sur des sujets structurants.
Environnement de travail
Le consultant interviendra au sein d’un programme de transformation data stratégique, dans un contexte de modernisation du système d’information et de construction d’une plateforme data nouvelle génération.
Organisation & Méthodologie :
Intégration à une Core Team transverse regroupant des experts data, data engineers et interlocuteurs métiers.
Fonctionnement en mode Agile / Scrum, avec des cycles itératifs et une forte culture du delivery.
Collaboration étroite avec les équipes métiers afin de garantir l’alignement entre les besoins fonctionnels et les modèles de données.
Approche Greenfield permettant de reconstruire les produits de données sans contrainte forte de l’existant.
Environnement technique :
Plateforme Cloud Data moderne
BigQuery pour le stockage et le traitement des données
SQL avancé pour l’exploration et la modélisation
Data Catalog et outils de gouvernance pour la gestion des métadonnées et de la qualité
Architecture orientée datawarehouse avec modélisation dimensionnelle / Data Vault
Culture & contexte :
Programme à forte visibilité avec des enjeux métiers importants.
Environnement exigeant nécessitant autonomie, rigueur et capacité à prendre des décisions.
Équipe experte favorisant la collaboration, la responsabilisation et la proposition d’améliorations.
Orientation produit avec une recherche continue de création de valeur pour les usages data (analytics, pilotage, data science).
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