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Hoxton-Partners recherche un Senior Data Engineer GCP/Looker pour une mission freelance de 6 mois à Paris. Vous contribuerez à centraliser, transformer et valoriser les données, en définissant et restituant des indicateurs métiers clés.
Vous maîtrisez GCP, BigQuery et Looker (LookML) et avez une forte appétence business pour communiquer directement avec les équipes métiers et traduire leurs besoins en modèles et dashboards robustes.
Dans le cadre d'un projet de transformation Data à dimension internationale, nous recherchons un Senior Data Engineer GCP / Looker (H/F) pour une mission freelance de 6 mois renouvelable, basée à Paris.
Le consultant interviendra sur des problématiques de centralisation, de transformation et de valorisation des données, avec un enjeu majeur autour de la définition, de la modélisation et de la restitution des indicateurs de performance (KPIs) métiers.
Nous recherchons un profil disposant d'une double compétence : une solide expertise technique sur GCP, BigQuery et Looker, mais également une excellente capacité à comprendre les enjeux business, à échanger directement avec les équipes métiers et à traduire leurs besoins en modèles de données et indicateurs pertinents.
Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers concernant les indicateurs de performance (KPIs).
Traduire les besoins business en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables.
Concevoir et modéliser les données dans BigQuery pour répondre aux besoins analytiques.
Développer et maintenir les modèles sémantiques dans Looker, notamment avec LookML.
Définir et structurer les dimensions, mesures et KPIs afin de garantir leur cohérence et leur fiabilité.
Concevoir et optimiser les requêtes SQL et les traitements de données dans BigQuery.
Participer à la conception et à l'industrialisation des pipelines de données sur GCP.
Développer et optimiser les dashboards et outils de reporting dans Looker.
Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données mises à disposition des utilisateurs.
Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics et les interlocuteurs métiers.
Être force de proposition sur les choix techniques, l'architecture et les bonnes pratiques de modélisation.