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Nous recherchons un Data Engineer / Expert DBT Snowflake Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Snowflake : Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) DBT : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Dans le cadre du renforcement de ses plateformes data, le client recherche un Data Engineer senior / expert dbt & Snowflake pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la modélisation, de l’industrialisation et de l’optimisation des pipelines de données. La mission s’inscrit dans un environnement data moderne, orienté analytics et performance, avec des enjeux forts de qualité, de sécurité et de scalabilité. Le consultant interviendra sur des projets structurants, nécessitant une excellente maîtrise des architectures cloud data et une capacité à travailler en autonomie dans un contexte international

Nous recherchons un Data Engineer Azure/Databricks expérimenté pour renforcer une équipe Data internationale, dans un environnement technique moderne et structuré. 🎯 Contexte de la mission : La plateforme Data est actuellement basée sur Azure Synapse (Dedicated SQL Pool) , Databricks et dbt , avec des processus CI/CD gérés via Azure DevOps . La mission s’inscrit dans une logique d’industrialisation, de bonnes pratiques et de qualité documentaire. Le client est train d'abandonner Synapse pour migrer sur Databricks. ⚙️ Vos missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure. Intervenir sur les traitements Data Engineering en SQL et Python . Contribuer à la modélisation et à l’exposition des données pour Power BI (DAX). Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques Data Engineering (qualité, performance, sécurité). Documenter les architectures, flux et développements. Collaborer avec une équipe internationale (échanges majoritairement en anglais).

Business Analyst – Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire , des user stories et des critères d’acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile . 3 à 6 ans ou plus d’expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires . Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie , afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d’usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l’alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence . Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire , des user stories et des critères d’acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile . 3 à 6 ans ou plus d’expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires .

Contexte de la mission : Pour l’un de nos clients, cette mission consistera par l’accompagnement du lancement d’un projet interne stratégique destiné à doter ses équipes commerciales d’un outil de pilotage centralisé axé sur la donnée. Tâches à réaliser : Recueillir et formaliser les besoins métier des équipes Sales / Sales Ops (indicateurs, rapports, cas d’usage). Analyser les sources de données existantes (dont Salesforce) et comprendre le business data model actuel. Concevoir et faire évoluer le modèle de données dans une logique Medallion / Canonical / Shared Data Model. Cadrer et spécifier les pipelines de données (ETL / workflows) avec les outils en place : Fabric Pipeline, dbt, Alteryx, Airflow, LogicApps, PowerAutomate, etc. Définir les règles de transformation et de qualité de données (nettoyage, harmonisation, gestion des doublons, référentiels). Mettre en place et documenter l’historisation et la data lineage de bout en bout (de la source jusqu’aux vues analytiques). Rédiger la documentation fonctionnelle et le dictionnaire de données pour les équipes data et métiers. Jouer le rôle de “go-to person” / référent data pour l’équipe projet, en répondant aux questions et en arbitrant les choix fonctionnels. Accompagner les utilisateurs (explication des KPIs, démonstration des vues, recueil de feedbacks) et proposer des améliorations continues.