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L'équipe Data Craft recherche un Data & Analytics Engineer expérimenté pour contribuer à la conception, l'évolution et l'automatisation des chaînes de traitement de données au sein de l'écosystème Data, sous la coordination du responsable de l'équipe Data Craft.
Mission et compétences requises
Mission : construire des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses afin de mettre à disposition des tables à destination des utilisateurs de la Self-BI, qui les exploiteront dans Power BI. La mission ne porte pas sur l'utilisation de Power BI ni sur la création de rapports.
Le titulaire devra respecter les principes d'urbanisme de la Data Platform (conventions de nommage, nomenclature, ségrégation des droits et des environnements…) et implémenter efficacement les bonnes pratiques Snowflake et SQL pour exploiter des données volumineuses (jusqu'à des dizaines de milliards de lignes) : expressions régulières, agrégations et fenêtrages, opérations géospatiales, opérations statistiques…
Candidate profile
Compétences techniques : Expertise confirmée de la stack Dataiku DSS / Snowflake / dbt. Le travail se fera principalement en SQL sur Snowflake et dbt, plus occasionnellement en Python, avec une orchestration sous Airflow. Des traitements Oracle Exadata pourront être temporairement nécessaires en attendant la migration de toutes les sources de données sur Snowflake : la capacité à lire, comprendre et reprendre de façon autonome des flows Dataiku DSS et des traitements Exadata existants est indispensable.
Compétences relationnelles : autonomie, capacité à s'intégrer immédiatement dans une équipe existante, communication claire avec les équipes métier et les utilisateurs Self-BI, rigueur documentaire.
Appétence attendue pour l'usage des outils d'IA générative dans le développement et la documentation (solutions d'entreprise Claude AI et Microsoft Copilot).
Working environment
Ce rôle s'inscrit dans le cadre d'une recentralisation des expertises Data : reprise de besoins métier existants, migration des traitements historiques (Oracle Exadata, Dataiku DSS) vers la Data Platform cible (Snowflake, dbt, Airflow) et implémentation de nouveaux besoins exprimés au fil de l'eau.
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