Analytics Engineer (Secteur Pharmaceutique) - Freelance

Description du poste Contexte Rejoignez une équipe Data/IA rattachée à la R&D d'un grand groupe pharmaceutique international, dédiée à l'accélération des processus de recherche par la donnée et l'intelligence artificielle. L'équipe (4 Data Scientists, 2 Data Analysts, 3 Data Engineers, Software Engineers, Product Owner, UX/UI Designer) travaille sur un produit digital visant à digitaliser et optimiser le processus de création de protocoles d'essais cliniques : comparaison avec des protocoles passés et concurrents, collaboration inter-équipes en temps réel, simulations de coûts/délais/charge patient, aide à la décision par l'IA. Missions • Construction de pipelines de données depuis des sources variées (Excel, bases existantes, APIs) • Création de data marts pour les besoins analytiques et front-end • Transformation et modélisation des données avec DBT • Mise en place de tests et contrôles qualité des données • Recueil des besoins métier, création de KPIs et métriques de performance • Analyses comparatives et support aux simulations de coûts/délais • Collaboration étroite avec les Data Scientists, Data Engineers et le Product Owner • Documentation technique et fonctionnelle Compétences techniques obligatoires • SQL avancé (requêtes complexes, optimisation) • DBT (modélisation, tests, documentation) • Snowflake ou équivalent cloud data warehouse • Python pour l'analyse de données • Git/GitHub • Environnement AWS (S3, services data) Compétences appréciées • Power BI ou outils de visualisation • CI/CD et pratiques DevOps • APIs et intégrations de données • Power Automate ou outils d'automatisation Conditions • Freelance / régie • Paris, hybride • TJM : selon profil • Démarrage ASAP Profil recherché • 5 ans minimum en analytics engineering / data analysis • SQL avancé (requêtes complexes, optimisation) • DBT (modélisation, tests, documentation) • Snowflake ou équivalent cloud data warehouse • Python pour l'analyse de données • Git/GitHub • Environnement AWS (S3, services data) • Idéalement : Power BI, CI/CD/DevOps, APIs et intégrations de données, Power Automate • Expérience en environnement pharmaceutique fortement appréciée • Expérience en environnement réglementé (GxP, validation) • Expérience sur des projets de digitalisation ou transformation data • Autonomie complète, communication business, esprit d'ownership, approche problem-solving