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Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser et conseiller pour améliorer l’efficacité des solutions Snowflake chez nos clients. - Participer à la rédaction des dossiers d’architecture et des spécifications techniques. - Mettre en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Snowflake. - Développer et superviser des flux d’intégration (batch ou streaming) pour des volumes importants de données. - Surveiller les jobs ETL/ELT, logs et alertes, et optimiser les temps de traitement. - Administrer Snowflake chez ton client (gestion des rôles, permissions, warehouses). - Optimiser les requêtes SQL (à l’aide du Query Profile). - Contrôler la qualité des données (Data Quality) et la consommation des ressources (FinOps). - Tester, valider et documenter les développements. - Réaliser des audits et projets d’optimisation.

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation de la plateforme data , notre client recherche un Data Engineer expérimenté (5 à 10 ans d’expérience) pour renforcer son pôle Data & Cloud Engineering. La mission s’inscrit dans un environnement à forte composante technologique, reposant sur une architecture cloud-first hébergée sur AWS , et visant à industrialiser, fiabiliser et automatiser les traitements de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur la conception et l’optimisation des pipelines de données (Snowflake, DBT, Pandas), la gestion de l’infrastructure via Terraform , et la mise en place de processus de monitoring, sécurité et SLA . L’objectif principal est de garantir la performance, la qualité et la traçabilité des données tout en accompagnant la transformation digitale de l’entreprise dans un cadre agile et collaboratif .

Nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake confirmé pour intervenir au sein d’une équipe Data sur un environnement cloud moderne, fortement orienté industrialisation, performance et qualité des données. 🎯 Contexte de la mission : Vous serez en charge de maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines et architectures Data existants, dans un écosystème AWS & Snowflake à forte volumétrie. La mission inclut également la prise en main de sujets de développement et d’industrialisation en cours. ⚙️ Vos missions principales : Ingestion & Transformation Développer et maintenir des pipelines Python / PySpark (batch, transformations, industrialisation). Implémenter des processus d’ingestion Snowflake ( Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts ). Gérer le datalake, les flux d’ingestion et les orchestrations associées. Architecture & AWS Intervenir sur les services AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway… Optimiser et sécuriser les flux Data sur AWS. Assurer la résilience, les performances et la montée en charge des environnements Data. CI/CD & Infrastructure Maintenir et faire évoluer les pipelines GitLab CI , Travailler avec Docker & Pulumni pour l’industrialisation et l’infrastructure as code. Monitoring & Qualité Mettre en place ou améliorer les mécanismes de monitoring , d’observabilité et de data quality . Documenter, partager les bonnes pratiques et contribuer à l’amélioration continue.

Contexte Un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data & Analytics dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de la donnée. Missions • Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données sur Azure. • Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements. • Participer à la modélisation et à l’optimisation des entrepôts de données. • Intégrer et exploiter Snowflake pour la gestion et la transformation des datasets. • Collaborer avec les équipes Data Science, Architecture et Produit. • Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques CI/CD, sécurité et monitoring. Compétences techniques attendues • Maîtrise d’Azure Data Platform (ADF, Databricks, Data Lake, Synapse). • Solide expérience en Databricks (PySpark impératif). • Très bonne compréhension de Snowflake : ingestion, transformations, optimisation. • Compétences avancées en Python. • Connaissance des architectures data orientées cloud. • Bonne pratique CI/CD (Azure DevOps). • Compréhension des enjeux de qualité, performance et gouvernance data. Profil recherché • 5 à 6 ans d’expérience en Data Engineering. • Expérience en environnement cloud Azure indispensable. • Expérience confirmée sur Snowflake appréciée et attendue. • Capacité à travailler dans des environnements complexes. • Aisance en communication et travail en équipe. Environnement de travail • Projet data stratégique à très forte visibilité. • Équipe internationale et pluridisciplinaire. • Environnement cloud moderne et structuré. • Mission long terme.

Acteur majeur du luxe Le poste Développer et maintenir les modèles DBT dans l’environnement Snowflake Réaliser les tests unitaires pour garantir la fiabilité et la performance des pipelines Documenter le code et les flux de données selon les standards internes Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et BI Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’intégration Stack technique DBT (Data Build Tool) – confirmé (4 ans min) Snowflake – confirmé Git / GitLab CI/CD Python (pour scripting ou ingestion) DataOps / FinOps / QA (environnement du client) Modélisation : Kimball, Data Vault (bonus)

Nous recherchons un Data Engineer avec une expertise confirmée en modélisation DataVault (compétence indispensable) ainsi qu’une maîtrise de dbt et Snowflake , dans un environnement Azure . La mission s’inscrit dans une transformation Data stratégique visant à industrialiser et standardiser les flux de données. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer la plateforme Data basée sur Snowflake et dbt. Modéliser, structurer et optimiser les modèles DataVault (Hubs, Links, Satellites) . Industrialiser, automatiser et fiabiliser les pipelines ETL/ELT . Contribuer à la mise en place et au respect de l’approche ATDD . Assurer la qualité, la traçabilité et la cohérence des produits data. Collaborer avec les équipes Data, Engineering et Projets pour garantir la valeur des solutions livrées.

Contexte du poste : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data & Cloud, notre client recherche un Data Platform Engineer spécialisé dans la conception, le déploiement et la maintenance d’infrastructures data à grande échelle. L’objectif est de bâtir un écosystème de données robuste, automatisé et sécurisé , supportant l’ensemble des pipelines et applications data de l’entreprise. Le poste est basé en Belgique , mais 100 % remote est possible. Missions principales : Concevoir, développer et maintenir l’infrastructure sous-jacente aux plateformes data (Snowflake principalement). Industrialiser le provisioning et la configuration via Terraform (Infrastructure as Code) . Garantir la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Git-based workflows). Gérer la sécurité des secrets et credentials via les outils dédiés (Vault, AWS/Azure/GCP Secret Manager). Collaborer avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité pour assurer la cohérence et la fiabilité de la plateforme. Contribuer à la documentation technique, au suivi Jira et à l’amélioration continue du delivery. Compétences techniques requises : Excellente maîtrise de la plateforme Snowflake (architecture, performance tuning, RBAC, best practices). Expertise confirmée en Terraform , notamment pour la création de modules et l’automatisation des déploiements cloud. Expérience sur des workflows CI/CD Git-based (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins...). Maîtrise d’au moins un outil de gestion des secrets : HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault ou GCP Secret Manager. Bonne connaissance de l’ écosystème DevOps et des outils de suivi (Jira, Confluence). Profil recherché : 5 à 8 ans d’expérience en ingénierie data ou cloud infrastructure. Solides compétences en Industrialisation et Sécurité des environnements data . Esprit analytique, autonome et rigoureux. Capacité à travailler dans un environnement international et collaboratif. Langue : Anglais courant (obligatoire) .