Description du poste En tant que Data Engineer confirmé, vous jouerez un rôle clé dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation de plateformes data basées sur Snowflake. Vous interviendrez sur des environnements data complexes, souvent cloud-native, chez des clients grands comptes et internationaux, dans des contextes allant du build greenfield à la modernisation de plateformes existantes. Ce poste s’adresse à un Data Engineer souhaitant renforcer son leadership technique et son impact sur les choix d’architecture, sans nécessairement occuper un rôle d’architecte ou de manager hiérarchique. Vous combinerez expertise Snowflake, bonnes pratiques de data engineering et capacité à structurer des solutions robustes, performantes et pérennes. Vos responsabilités Conception & Industrialisation Concevoir, développer et optimiser des pipelines data robustes, scalables et monitorés. Définir et appliquer des standards d’architecture Snowflake (zones, modélisation, sécurité, gouvernance). Développer et maintenir des pipelines d’ingestion et de transformation (Snowflake Streams/Tasks, dbt, outils d’orchestration…). Modéliser les données ( 3NF, Data Vault, schémas en étoile ) en garantissant performance, traçabilité et qualité. Implémenter les bonnes pratiques de gouvernance : RBAC, data lineage, tagging, gestion des environnements, catalogage. Leadership technique & expertise Snowflake Être le référent Snowflake sur les projets à enjeux : architecture, design, performance, sécurité. Challenger les implémentations existantes (clustering, micro-partitionnement, warehouses, time travel, cost control). Anticiper les problématiques de performance, de coûts et de scalabilité et proposer des solutions adaptées. Réaliser des revues de code, audits techniques et optimisations de niveau expert. Collaboration & influence Collaborer étroitement avec les équipes data (analystes, ingénieurs IA, architectes) et les équipes métiers. Accompagner les clients dans leurs choix techniques et d’architecture. Participer activement à la montée en compétences de l’équipe : mentoring, partages de bonnes pratiques, guidelines. Animer ou contribuer à des workshops techniques et aux arbitrages d’architecture. Votre quotidien chez TeamWork Analyse des besoins techniques et fonctionnels avec les clients. Développement, optimisation et monitoring de pipelines data Snowflake. Conception et mise en œuvre d’architectures data complètes (ingestion → stockage → transformation → exposition). Participation à la structuration des pratiques data et DataOps. Veille technologique proactive (Snowflake, Azure, orchestration, optimisation des coûts et des performances).
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