Analytics Engineer H/F - collectivite

Information importante

Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Lille, France

Date de démarrage :

4 à 8 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

2 juin 2026

Le besoin

Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Ingénieur·e Data avec une solide expertise DBT et Databricks pour rejoindre l'un de ses Projets clients à fort enjeu analytique.

Le contexte

Tu intègres une équipe data en pleine structuration, dont l'objectif est de transformer la donnée brute en leviers d'activation métier, notamment pour des directions Finance et RH. L'enjeu n'est pas de faire du reporting : c'est de construire des pipelines robustes, des modèles de données fiables et des visualisations actionnables qui aident des équipes métier à prendre de meilleures décisions.

Ce que tu feras

- Concevoir et maintenir des modèles de transformation de données sous DBT, en veillant à la qualité, la lisibilité et la documentation
- Développer des pipelines de traitement sur Databricks (Python / Spark), en lien avec les besoins des équipes métier
- Collaborer étroitement avec les équipes Finance et RH pour comprendre leurs besoins et les traduire en modèles exploitables
- Contribuer à l'amélioration continue des usages de la donnée au sein de l'organisation
- Produire des visualisations pertinentes sous Tableau pour faciliter la prise de décision

Pourquoi Ever"T ?

Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.

Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.



Profil recherché

Le profil recherché

- Maîtrise avancée de DBT (c'est le coeur du Projet)
- Expérience solide sur Databricks et l'écosystème Spark / Python
- À l'aise avec la modélisation de données et les enjeux de qualité
- Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métier non-techniques
- Connaissance de Tableau appréciée