Data Engineer Freelance (6 mois) F/H

Tu cherches à donner du sens à ton talent et à avoir un impact positif sur le monde ?

Née en 2016, padoa c’est 350 collaborateurs passionnés autour d’un logiciel et une offre de services conçus pour moderniser les services de santé au travail. Aujourd'hui, plus de 9 millions de salariés en France sont suivis sur notre logiciel SaaS. Après une levée de fonds de 80M€ en 2022, nous poursuivons notre mission avec encore plus d’ambition :

Faire du monde du travail un univers de prévention afin d’améliorer la santé de millions de personnes !

Grâce à nos équipes et à notre positionnement premium, nous sommes devenus leader sur le marché français. Nous recrutons régulièrement les meilleurs talents pour concevoir, améliorer, développer, promouvoir et déployer padoa.

Le projet te plait ? Rejoins l’aventure !

Mission : Data Lake & entrepôt de données consolidé (Azure)

6 mois · démarrage ASAP · 3 jours sur site (Paris 17e) / 2 jours de télétravail, non négociable

Contexte

La data est au cœur de la stratégie produit et business de Padoa. Notre stack data a été modernisée récemment (Python, SQL, DBT, Airflow sur Azure), et nous attaquons maintenant l'étape suivante : nous donner enfin la capacité de consolider et d'exploiter les données de l'ensemble de nos clients.

Aujourd'hui, chaque client dispose de son environnement. C'est structurant pour nos engagements de confidentialité, mais cela nous empêche de répondre à des questions simples et stratégiques : est-ce que le module que nous venons de déployer est réellement utilisé ? Par quels profils d'utilisateurs ? Sur quels segments ?

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour nous accompagner sur deux chantiers complémentaires.

Ta mission :

1. Data Lake (en cours — phase d'exécution)

• Implémenter et industrialiser les flux d'ingestion
• Structurer les zones de données et les conventions associées
• Mettre en place les standards de qualité, de tests et de monitoring

2. Entrepôt de données consolidé (phase de conception)

C'est le sujet sur lequel ton expérience pèsera le plus. La couche de consolidation qui viendra s'appuyer sur le Data Lake est encore à concevoir, et les arbitrages sont ouverts :

• Choix de la technologie cible, dans notre écosystème Azure (Fabric et les briques data Azure sont sur la table)
• Niveau de granularité et stratégie de pré-agrégation : empiler la donnée détaillée de tous les clients ou consolider des agrégats ? Avec quels arbitrages sur le volume, la performance et la finesse d'analyse ?
• Modélisation analytique et architecture multi-tenant
• Partage de tes retours d'expérience sur ce type d'architecture : nous voulons éviter les pièges que d'autres ont déjà rencontrés

Tu ne viens pas « coder des pipelines » : tu nous aides à faire les bons choix d'architecture, au moment où ils se posent.

Stack & environnement

Azure · Python · SQL · DBT · Airflow · Power BI

Tu travailleras en binôme avec nos deux référents data et directement avec le Head of Data.

Qualifications clés :

Indispensable

• Maîtrise avancée de Python et SQL
• Architecture d'entrepôt de données BI (modélisation en étoile)
• Expérience concrète sur des projets Airflow et DBT
• Expérience de terrain sur une architecture Data Lake : tu en as vu fonctionner, et tu sais ce qui casse
• Écosystème Azure
• Plusieurs missions derrière toi dans des environnements data en croissance ou en transformation

Ce qui fera la différence

• Problématiques de multi-tenancy : bases par client vs base consolidée, stratégies de consolidation et d'anonymisation
• Microsoft Fabric
• Expérience en migration d'architecture data
• Culture DataOps / CI-CD
• Sensibilité produit & business : tu comprends à quoi sert la donnée que tu modélises
• Capacité à documenter et à structurer

Mindset attendu

• Ownership : tu prends le sujet et tu le fais avancer
• Pragmatique : tu sais prioriser et délivrer
• À l'aise pour trancher et argumenter des choix d'architecture dans un environnement en structuration

Process de recrutement :

1. Call visio avec le recruteur (30 min)
2. Entretien technique + fit (2h30 sur site, possible en deux fois : 1h30 puis 1h) avec un Lead Data et le Head of Data

Infos pratiques :

• Durée : 6 mois
• Télétravail : 3 jours sur site, 2 jours de télétravail — non négociable
• Démarrage : ASAP
• TJM : au marché, en fonction de l'expertise évaluée

Padoa s'inscrit dans une démarche d'inclusion et s'engage à étudier toutes les candidatures au regard des compétences et qualifications de chacun. Dans un souci de clarté, l'écriture inclusive n'est pas utilisée dans cette annonce. Les termes employés se réfèrent aussi bien au genre féminin que masculin.

Dans un souci de clarté, l’écriture inclusive n’est pas utilisée dans cette annonce. Les termes employés se réfèrent aussi bien au genre féminin que masculin.

Ce que tu trouveras chez nous

• Un positionnement premium avec une accompagnement reconnu et apprécié par nos clients !
• Une organisation flexible : 2 jours de télétravail flexibles par semaine. 5 semaines de CP + 9 RTT / an + 3 jours enfants malade.
• Un cadre de travail agréable : des locaux bien desservis et spacieux dans le 17ème avec du matériel de qualité. Une prise en charge de ton transport (à 50%) mais aussi vélo !
• Un super onboarding : sur padoa et ses équipes puis sur les spécificités de ton métier !
• Une évolution professionnelle : une structure dynamique qui valorise l’initiative et l’engagement à tous niveaux de séniorité, expert comme manager.
• Une vie d'entreprise bien remplie dans un cadre convivial : réunions all staff suivies d’une soirée, séminaire d’entreprise, budget team building, activités thématiques et un arbre de Noël.
• De quoi bien manger : une carte Swile (10€/jour pris en charge à 59%). Café, thé, céréales, fruits en libre accès !
• Une super mutuelle qui rembourse bien (car la santé est une priorité pour nous !).
• Une politique handicap avec une charte d’entreprise et des actions concrètes.
• Un CSE dynamique qui propose notamment des abonnements GymLib et HappyPal, des tarifs de groupe sur des évènements extérieurs.