Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte : Dans un environnement data à forts enjeux de performance, de fiabilité et de conformité, vous intégrerez une équipe data encadrée par un Tech Lead Data. Vous interviendrez sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation de pipelines de données au sein d’une plateforme cloud moderne. Missions Principales : En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables (ELT) ; Intégrer les données issues de sources multiples dans Snowflake ; Développer et maintenir les modèles de données analytiques avec DBT (datamarts métiers, tests, documentation) ; Orchestrer les traitements data via Apache Airflow (DAGs, scheduling, dépendances) ; Optimiser les performances, la qualité et les coûts du Data Warehouse ; Industrialiser les flux data (automatisation, CI/CD, monitoring, reprise sur incident) ; Participer à l’amélioration continue de la plateforme data et être force de proposition sur les choix techniques.

Objectif de la mission Objectif global : Construire et maintenir les produits DATA Loyalty Présentiel 2j / semaine au siège SQL / Snowflake - Confirmé - Impératif DBT / Airflow / Astronomer - Confirmé - Impératif Data modeling / Data Quality - Confirmé - Important Tableau / Data Viz - Junior - Souhaitable Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Prestations demandées Sous la responsabilité du Tech Lead, vous êtes l'acteur clé en charge des chaînes d'approvisionnement, de transformation et de mise en valeur des données, participant à la conception et modélisation des produits, assurant la conformité et la maintenabilité des solutions développées, et relevant les défis techniques liés à la volumétrie et à la qualité du patrimoine de données. Au quotidien, vos missions sont de : - Concevoir, développer et déployer les solutions de gestion des données "Cloud-Native" - Assurer la conformité et la maintenabilité du code (TDD, commentaires, etc.) - Détecter, analyser et résoudre les incidents ou anomalies survenant sur les produits de l'équipe - Contribuer aux chantiers transverses (usine logicielle-CI/CD, supervision, catalogue, etc.) - Comprendre la finalité métiers des produits, et surtout la complexité fonctionnelle des données manipulées - Assurer la cohérence de la modélisation des données du patrimoine avec l'aide des Data Managers - Accompagner les profils Produit ou Data Science dans le cadrage des besoins de données métiers (disponibilité, qualité, etc.) - Participer à l'animation de la communauté "Data Tech" (diffusion bonnes pratiques, capitalisation code, veille techno, etc.) - Sensibiliser nos différents interlocuteurs aux enjeux et bénéfices 'data' Qualifications Compétences Data & Analytics requises : - Utilisation de la « Modern Data Stack » (Snowflake, dbt, Tableau, Airflow, etc.) - Intégration & manipulation de données massives (SQL, Python, etc.) - Connaissances des architectures « Data » opérationnelles ou analytiques - Mise en place de supervision de données (contrôle qualité, rejets, alertes) - Connaissances des réglementations sur les données, notamment personnelles (ex : RGPD) Compétences générales attendues : - Connaissances et mise en œuvre des méthodologies Agile : Scrum & Kanban - Culture & techniques DevOps - Collaboration et travail en équipe - Bonne communication orale et écrite - Autonomie et proactivité - Gestion des priorités, risques et alertes - La connaissance du monde de l’hôtellerie est un plus. - Anglais opérationnel requis.

Contexte : Je recherche plusieurs Data Engineers pour un client final, dans le cadre de missions urgentes. Ces postes sont à pourvoir rapidement et nécessitent une expertise technique pointue. Intitulé du poste : Data Engineer – Snowflake / DBT / Airflow / AWS Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Participer à l’architecture et à l’optimisation des solutions Cloud. Collaborer avec les équipes Data et les équipes métiers pour assurer la qualité des données et des flux. Mettre en place les bonnes pratiques DataOps et CI/CD pour les pipelines de données. Assurer le monitoring, la sécurité et l’optimisation des coûts des infrastructures cloud.