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Le consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers :
Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier
Dashboards — visualisation et pilotage de la performance
Reporting — production de rapports structurés
Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier
L'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines.
Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers.
Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec :
Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers.
Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.
Candidate profile
Maîtrise avancée de SQL
Maîtrise avancée de Python
Expérience sur Snowflake
Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests)
Expérience avec Airflow (orchestration de pipelines)
Expérience en récupération et ingestion de données multi-sources
Expérience en création et maintenance de pipelines de données
Bonne maîtrise de Git
Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD)
Anglais : le candidat évoluera dans un contexte international et pourra être amené à échanger avec des équipes à l'étranger. De plus, la documentation est à rédiger en anglais.
SQL - Confirmé - Impératif
Python - Confirmé - Impératif
DBT - Confirmé - Impératif
Snowflake - Confirmé - Appréciable
Anglais professionnel (Secondaire)
Working environment
5 années d'expérience minimum en Data Engineering
Capacité à intervenir en totale autonomie sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée
Maîtrise avancée de SQL
Maîtrise avancée de Python
Expérience sur Snowflake
Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests)
Expérience avec Airflow (orchestration de pipelines)
Expérience en récupération et ingestion de données multi-sources
Expérience en création et maintenance de pipelines de données
Bonne maîtrise de Git
Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD)
Anglais professionnel pour échanges internationaux et rédaction de documentation
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