Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Montigny le Bretonneux, un Data ngénieur H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la Data Factory, dans l'équipe « Applications et Innovations ». L'objectif principal est de concevoir, développer, maintenir et sécuriser les flux et plateformes de données métiers, principalement dans un environnement Microsoft Azure. 🔧 Missions principales Le poste couvre 6 grands axes : * Plateformes Data : mettre en œuvre, piloter et maintenir les infrastructures et plateformes de données. * Flux de données : développer et maintenir les échanges entre les différents systèmes, avec supervision et monitoring. * Modélisation & architecture : documenter, modéliser et organiser les flux de données. * Data Quality : mettre en place des contrôles et des solutions pour garantir la qualité des données. * Relation avec les métiers : travailler directement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et résoudre leurs problématiques data. * Support & projets : assurer du support de niveau 3 et participer/conduire des projets liés à la donnée. ☁️ Technologies recherchées Le cœur technique de l'annonce est clairement Azure Data Engineering : * Azure Data Factory → ETL / orchestration des pipelines * Azure Functions → traitements et automatisations * Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) → stockage des données * Azure PostgreSQL → bases de données * SQL → requêtage, transformation et exploitation des données * Outils de modélisation de données * Concepts de modélisation et d'entrepôts de données ⭐ Technologies « plus » Ce sont des atouts mais semblent moins indispensables : * Talend * Power BI * Salesforce * SAP
ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile
