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Data Engineer / Analytics Engineer Snowflake | Paris | Freelance
Je recherche un consultant freelance avec une véritable expertise Snowflake pour rejoindre une équipe Data déjà bien structurée.
Le socle technique est en place. Les flux d'ingestion, la CI/CD et les processus de déploiement fonctionnent déjà.
L'enjeu est désormais de faire évoluer le Data Warehouse, modéliser la donnée et construire les couches métier utilisées par les équipes BI.
Informations mission
• Localisation : Paris 20
• Présence : 3 jours sur site par semaine + 2 TT
• Démarrage : Août 2026
• Durée : Jusqu'à fin 2026 minimum (prolongation probable)
• Contrat : Freelance
• TJM : Selon expérience
Votre rôle
• Concevoir et faire évoluer le Data Warehouse Snowflake
• Développer les transformations de données et les modèles métier
• Écrire et optimiser des procédures stockées SQL
• Participer à la modélisation décisionnelle et aux schémas analytiques
• Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD existante
• Collaborer avec les équipes BI pour exposer des données fiables et performantes
Environnement technique
• Snowflake
• SQL avancé
• GitLab
• Schemachange
• VS Code
• Fivetran
• Informatica
Les plus
• Python
• Informatica avancé
• Connaissance de Tableau ou d'un autre outil de restitution
Profil recherché
• Très forte maîtrise de Snowflake
• Excellente maîtrise SQL et optimisation des performances
• Expérience sur la modélisation Data Warehouse et les modèles analytiques
• Habitude des environnements industrialisés avec CI/CD
• Autonome, rigoureux et capable de produire rapidement de la valeur
Attention, nous recherchons une personne qui utilise Snowflake au quotidien et qui maîtrise réellement les problématiques de modélisation et de transformation de données.
#Snowflake #DataEngineer #AnalyticsEngineer #SQL #DataWarehouse #Freelance #Paris #GitLab #Fivetran #Informatica
Profil recherché
Profil recherché
• Très forte maîtrise de Snowflake
• Excellente maîtrise SQL et optimisation des performances
• Expérience sur la modélisation Data Warehouse et les modèles analytiques
• Habitude des environnements industrialisés avec CI/CD
• Autonome, rigoureux et capable de produire rapidement de la valeur
Environnement de travail
Le socle technique est en place. Les flux d'ingestion, la CI/CD et les processus de déploiement fonctionnent déjà.
L'enjeu est désormais de faire évoluer le Data Warehouse, modéliser la donnée et construire les couches métier utilisées par les équipes BI.
Environnement technique
• Snowflake
• SQL avancé
• GitLab
• Schemachange
• VS Code
• Fivetran
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