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En tant qu’ingénieur·e data, vous contribuerez à la modernisation d’une plateforme analytique, avec pour objectif d’accélérer la migration des traitements existants de Dataiku vers dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de tests, de documentation et d’intégration continue.
Vous structurerez les différentes couches de données — raw, staging et marts — et concevrez des pipelines ELT robustes et évolutifs. Vous analyserez les flux Dataiku à convertir, optimiserez les requêtes Snowflake et contribuerez à la maîtrise des ressources de calcul, du stockage et des coûts. Vous mettrez en œuvre les tests de qualité, documenterez les modèles et participerez au suivi de la traçabilité des données. Vous prendrez également part aux revues de code, au monitoring et à l’alerting des pipelines, en vous appuyant sur des outils de développement assistés par l’IA. Le poste est basé à Saint-Denis, en mode hybride, avec jusqu’à 10 jours de télétravail par mois et une présence minimale de deux jours par semaine.
Profil recherché
Expérience confirmée en ingénierie de données et maîtrise avancée de dbt et Snowflake.
Bonne connaissance des architectures d’entrepôt et de lac de données, ainsi que de l’approche médaillon.
Expérience des pipelines ELT, de l’orchestration, de l’intégration continue et des tests de données.
Capacité à analyser et migrer des flux Dataiku vers dbt.
Aisance avec les outils de développement assistés par l’IA, et rigueur en matière de qualité, de traçabilité, de sécurité et de conformité.
Environnement de travail
Cet acteur du secteur de l’énergie conçoit, construit, exploite, entretient et développe un réseau de distribution de gaz naturel. Ses infrastructures contribuent à l’approvisionnement des foyers et des entreprises et jouent un rôle dans l’évolution des usages énergétiques.
Sa mission s’inscrit dans la transition énergétique et accompagne notamment le développement de solutions telles que le biométhane, le gaz naturel pour véhicules et le Power-to-Gas. Pour soutenir ces activités, l’entreprise modernise également sa plateforme de données analytiques afin de renforcer l’exploitation et la valorisation des données.
La qualité, la traçabilité, la sécurité et la conformité sont des enjeux importants dans cet environnement. Les valeurs institutionnelles formellement établies ne sont pas précisées dans les éléments disponibles.
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