Dans un contexte de structuration et de montée en puissance de la plateforme Data, notre partenaire recherche un(e) Lead Data Engineer afin de contribuer à la conception, l’évolution et l’industrialisation du Data Warehouse. L’objectif est de fiabiliser, optimiser et enrichir les flux de données afin de permettre aux équipes métiers d’exploiter pleinement la donnée via des usages de reporting, d’extraction et d’alimentation d’outils analytiques. Le poste s’inscrit dans un environnement technique exigeant, avec une forte composante Snowflake (administration, optimisation, architecture) et une responsabilité accrue sur la qualité, la performance et la gouvernance des données. Pourquoi rejoindre ce projet : Un rôle clé dans la construction et l’évolution du Data Warehouse Une forte exposition à des sujets Snowflake avancés (architecture, performance, coûts, sécurité) Des projets variés mêlant build, run et amélioration continue Un environnement où la dimension technique et produit data est centrale Une vraie dimension de lead technique et accompagnement d’équipe Vos missions 1. Data Engineering & Data Warehouse Concevoir, faire évoluer et maintenir les chaînes de traitement de données existantes Participer à la définition de l’architecture du Data Warehouse et aux choix de modélisation Intégrer des sources de données variées et garantir leur qualité et cohérence Collaborer avec les équipes métiers pour cadrer les besoins et proposer des solutions robustes et durables Participer aux phases de recette et validation des données avec les utilisateurs 2. Expertise Snowflake Administrer et structurer l’environnement Snowflake (accès, rôles, ressources, gouvernance) Optimiser les performances des requêtes et la consommation des ressources Suivre et maîtriser les coûts liés à l’usage de la plateforme Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance des données Participer à l’évolution de l’architecture Snowflake et à l’intégration de fonctionnalités avancées 3. Industrialisation & DataOps Contribuer à la mise en place et à l’amélioration des pipelines CI/CD Data Superviser les déploiements entre environnements et sécuriser les mises en production Automatiser et fiabiliser les process DataOps afin d’améliorer l’efficacité de l’équipe 4. Support technique & leadership Accompagner les Data Engineers plus juniors sur les sujets techniques et d’architecture Participer aux revues de code et à la diffusion des bonnes pratiques Collaborer avec les équipes architecture, data science et métiers Être force de proposition sur les améliorations de la plateforme Data et les innovations possibles Profil recherché : Expérience confirmée en Data Engineering (5 ans minimum) avec une forte exposition aux environnements complexes Expertise avancée sur Snowflake (indispensable) : administration, optimisation, architecture Très bonne maîtrise de SQL et Python Expérience en CI/CD et industrialisation de pipelines Data Bonne compréhension des enjeux de modélisation et de Data Warehouse Capacité à évoluer dans un rôle à la fois technique et de leadership Rigueur, autonomie et sens de l’optimisation (performance / coûts / qualité) Stack technique : Snowflake | SQL | Python | CI/CD | Data Warehouse | ETL | Git | Power BI | SSIS | Cloud | DataOps | Modélisation | Automatisation | Gouvernance | Optimisation | Sécurité | Orchestration | APIs | CI pipelines | Monitoring Localisation : Paris intra-muros Télétravail : 1 jour / semaine Candidatures confidentielles
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