Modeleur de données

Il s'agit d'un poste éloigné.
Concevoir des modèles de données conceptuels, logiques et physiques (diagrammes ER, schémas dimensionnels/en étoile, Data Vault le cas échéant) pour les domaines de données intermédiaires : planification et nominations de pipelines, mesures et allocations volumétriques, collecte et traitement, inventaire des terminaux/stockage, tarifs et rapports réglementaires, et contrats commerciaux. Posséder la stratégie de stratification Bronze → Argent → Or en partenariat avec l'ingénierie des données : définir ce qui appartient aux entités commerciales brutes/mises en scène, aux entités commerciales conformes et aux faits et dimensions de la couche de présentation. Créer et maintenir des modèles dimensionnels (conception de faits/dimensions, stratégie SCD Type 1/2, clés de substitution ou clés naturelles, dimensions conformes entre les unités commerciales) pour la consommation de rapports et d'analyses. Collaborez avec des ingénieurs de données pour traduire les modèles en sources de dbt, modèles de préparation et marchés, et examinez les PR pour vérifier leur conformité aux normes de modélisation et de dénomination. Définir et maintenir le dictionnaire de données d'entreprise, la documentation sur les relations entre entités et les métadonnées au niveau des colonnes (définitions commerciales, valeurs valides, lignage des données) pour les domaines intermédiaires. Évaluez les systèmes sources ingérés via Informatica IDMC/CDIR et dbt, et modélisez la manière dont ils se réconcilient en une seule vue conforme. Diriger les examens des modèles de données avec les parties prenantes de l'entreprise (commerciale, planification, comptabilité, réglementation) pour valider que les modèles représentent correctement les contrats, les allocations et les relations volumétriques. Prendre en charge la gestion des données de base pour les principales entités de référence du secteur intermédiaire (actifs, compteurs/points de mesure, contrats, contreparties, grilles tarifaires). Contribuer à la gouvernance des données : conventions de dénomination, normes de modélisation, règles de qualité des données et processus de gestion. Évaluer l'impact de nouvelles sources de données ou de changements commerciaux (nouveaux systèmes de pipelines, acquisitions, changements réglementaires) sur modèles existants et proposer des stratégies d’évolution de schéma qui évitent de briser les consommateurs en aval. Qualifications requises Plus de 5 ans d'expérience en modélisation de données (conceptuelle, logique, physique), y compris la modélisation dimensionnelle et la conception normalisée/3NF. Expérience directe dans le secteur pétrolier et gazier intermédiaire - exposition pratique à au moins l'un des éléments suivants : planification/nominations de pipelines, mesures et allocations volumétriques, équilibrage gaz/liquides, opérations de terminal ou de stockage, ou rapports réglementaires. Solides compétences SQL et expérience en modélisation pour un entrepôt de données cloud (Snowflake, Redshift, BigQuery ou similaire). Expérience pratique avec dbt (ou un framework de transformation comparable) — comprend comment les modèles se traduisent en dépendances source()/ref(), en tests et en documentation. Bonne maîtrise de la modélisation dimensionnelle de style Kimball (schéma en étoile, dimensions à évolution lente, dimensions conformes, faits factuels) et quand utiliser Data Vault ou 3NF à la place. Expérience avec les outils de modélisation de données (erwin, ER/Studio, SqlDBM, dbdiagram ou similaire) et dans la production de diagrammes ER clairs pour un public technique et commercial. À l'aise de travailler directement avec des PME pour extraire et formaliser des règles métier dans un modèle de données. Ce rôle nécessite de traduire des connaissances opérationnelles ambiguës en schémas structurés, et pas seulement de mettre en œuvre une spécification qui vous est confiée. Compréhension des principes fondamentaux de la gouvernance des données : gestion des métadonnées, traçabilité des données, règles de qualité des données et gestion. Qualifications préférées Expérience avec Informatica IDMC (ou des outils de réplication ETL/ELT et CDC similaires) et compréhension de la façon dont les modèles d'ingestion (par lots ou CDC) affectent la conception de modèles en aval. Expérience avec Airflow ou une autre plateforme d'orchestration, et comment la conception DAG affecte la fraîcheur des données et la gestion des dépendances pour les modèles vous possédez. Exposition à l'architecture médaillon/lakehouse (Bronze/Argent/Or) et aux compromis entre la superposition de modèles commerciaux conformes et l'ingestion brute. Expérience préalable dans un rôle de gouvernance des données ou de gestion des données.

Publié initialement sur Himalaya

Source : Himalaya (https://himalayas.app/companies/elfonze-technologies/jobs/data-modeler?utm_source=api)