Le poste DataOps Engineer expert Snowflake(H/F)
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Concevoir des architectures DATA scalables (Agilité, CI/CD, intégration continue)
Participer à l’optimisation des coûts (FinOps)
Former les Data Engineers aux outils de la stack data
Mettre à disposition des outils d’aide au développement et de monitoring
Assurer une veille technologique autour des architectures data
Encadrer l’industrialisation des déploiements applicatifs (bonnes pratiques CI/CD)
Snowflake : Expert (> 5 ans)
Python : Confirmé (2–5 ans)
CI/CD : Confirmé (2–5 ans)
DataOps : Confirmé (2–5 ans)
ETL : Talend / DBT – Confirmé (2–5 ans)
Environnement data mature
Enjeux de performance & industrialisation
📌 Pour chaque candidature technique, merci d’inclure impérativement :
CV du consultant
Tests de sélection / mise à jour du niveau de compétences / prise de référence
Première grille de compétences en auto-évaluation (PJ)
Profil recherché
5 ans d’expérience globale en DataOps / Data Engineering
Expertise Snowflake confirmée (> 5 ans impératif)
Expérience significative en environnements data à forte volumétrie
Snowflake : architecture, performance, coûts (FinOps)
Python : développement et automatisation
CI/CD : pipelines, industrialisation, bonnes pratiques
DataOps : monitoring, outillage, qualité et fiabilité des données
ETL / ELT : Talend et/ou DBT
Concevoir des architectures data scalables et robustes
Industrialiser et fiabiliser les déploiements applicatifs data
Mettre en place des outils de monitoring et d’aide au développement
Optimiser les coûts et la performance des plateformes data
Assurer une veille technologique continue
Bon relationnel et sens du service
Capacité à comprendre les besoins métiers
Pédagogue : accompagnement et formation des Data Engineers
Autonomie, rigueur et esprit d’amélioration continue
Environnement de travail
Intégration au sein de la DSI – Direction IT DATA, dans une équipe Data Tech experte et structurée
Environnement data-driven, orienté performance, scalabilité et industrialisation
Stack data moderne avec de forts enjeux autour du DataOps, CI/CD et FinOps
Collaboration étroite avec les Data Engineers, équipes IT et parties prenantes métiers
Méthodologies Agiles (itérations courtes, amélioration continue)
Culture DevOps / DataOps : automatisation, qualité, monitoring, fiabilité
Forte place accordée à la veille technologique et au partage de connaissances
Contexte propice à la montée en compétences et à la transmission (formation des équipes)
Mission à fort impact technique, avec un réel pouvoir de proposition
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