Le poste Data Engineer Snowflake Sénior (H/F)
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Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique, présente sur le marché depuis plus de 20 ans, réalisant pour ses clients des prestations de haut niveau en assistance technique.
Nous sommes à la recherche d’un(e) Data Engineer Snowflake Sénior, pour l'un de ses clients basé à Paris.
Localisation : Paris
Contexte de la mission
Dans le cadre du renforcement de notre équipe data, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur la conception et l’optimisation de pipelines de données au sein d’une architecture moderne orientée cloud.
🎯 Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables
Modéliser et structurer les données dans Snowflake
Assurer l’intégration et la transformation des données via Dataiku
Optimiser les performances et les coûts des traitements de données
Mettre en place des bonnes pratiques de qualité, gouvernance et sécurité des données
Collaborer avec les équipes Data Science, BI et métiers
Participer à l’industrialisation des workflows data
Excellente maîtrise de Snowflake (data warehouse cloud)
Expérience confirmée sur Dataiku (DSS)
Bonne maîtrise de SQL et des concepts de modélisation de données
Expérience avec des outils ETL / ELT
Connaissance des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP)
Maîtrise de Python appréciée
Expérience en CI/CD et data pipelines (Airflow, dbt est un plus)
Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering
Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes
Autonomie et proactivité
Bon relationnel et capacité à travailler en équipe
Expérience en environnement agile
Profil recherché
Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering
Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes
Autonomie et proactivité
Bon relationnel et capacité à travailler en équipe
Expérience en environnement agile
Environnement de travail
Vous évoluerez au sein d’un environnement data moderne et innovant, caractérisé par :
Une architecture cloud-native (AWS, Azure ou GCP) orientée performance et scalabilité
L’utilisation de technologies de pointe telles que Snowflake et Dataiku DSS
Des pratiques DataOps avec intégration continue et déploiement automatisé (CI/CD)
Des pipelines de données orchestrés (Airflow, dbt…) dans une logique d’industrialisation
Une forte culture data-driven avec des interactions régulières avec les équipes Data Science, BI et métiers
Un cadre de travail agile, favorisant la collaboration, l’autonomie et l’amélioration continue
Une attention particulière portée à la qualité, gouvernance et sécurité des données
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