Le poste Data Engineer Snowflake
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Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT robustes et scalables.
Industrialiser l’ingestion de données (batch et streaming si pertinent).
Modéliser les données selon des standards modernes (ex : Medallion Architecture : Bronze / Silver / Gold).
Garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données.
Concevoir et optimiser des modèles de données dans Snowflake.
Mettre en place des bonnes pratiques de partitionnement, clustering et performance.
Optimiser les requêtes SQL et les coûts de consommation Snowflake (warehouses).
Gérer les rôles, accès et sécurité des données (RBAC, masking, row-level security).
Mettre en place des pipelines CI/CD pour les transformations data (dbt, Git, etc.).
Utiliser des outils d’orchestration (Airflow, Prefect, Dagster ou équivalent).
Déployer l’Infrastructure as Code pour les environnements data (Terraform apprécié).
Mettre en place des contrôles de qualité des données (tests, anomalies, SLA data).
Implémenter une observabilité data (alerting, monitoring des pipelines, fraîcheur des données).
Documenter les jeux de données et leurs usages (Data Catalog / Data Governance).
Travailler avec les Data Analysts, BI et Data Scientists.
Collaborer avec les équipes Cloud/DevOps sur l’infrastructure data.
Participer aux rituels Agile (Daily, Sprint, Retro, etc.).
Contribuer à la documentation et au partage de connaissances.
Profil recherché
Expérience : 4 à 6 ans minimum en Data Engineering
Expérience significative avec Snowflake
Bonne compréhension des architectures Data modernes (Cloud Data Platform)
Capacité à travailler avec des équipes techniques et métiers
Esprit analytique et rigueur
Environnement de travail
Dans le cadre de programmes de modernisation du socle Data et de mise en place de plateformes analytiques modernes (Cloud Data Platform), intervention au cœur des dispositifs data.
Responsable de la conception, du développement et de l’industrialisation des pipelines de données, ainsi que de l’optimisation des modèles analytiques dans Snowflake. Il/elle travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, Analytics, BI et Métiers.
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