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Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Analytics Engineer pour structurer, industrialiser et fiabiliser les couches analytiques d’un socle data moderne basé sur Snowflake. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, proposerez des trajectoires d’évolution des modèles de données (médaillon, modularisation, refactoring des transformations) et guiderez leur mise en œuvre avec dbt et Snowflake. Vous serez responsable de la conception des modèles analytiques, de leur performance, de leur maintenabilité et de leur qualité, en intégrant des tests automatisés, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Data Engineering, BI et métiers pour garantir une cohérence entre ingestion, transformation et consommation des données. Vous participerez à l’optimisation des requêtes, à la structuration des vues métiers et à la mise en place de mécanismes de traçabilité et de versioning des modèles. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes sur les meilleures pratiques de modélisation analytics et d’usage avancé de Snowflake et dbt.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Snowflake pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud modernes. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (migration vers Snowflake, optimisation des modèles de données, amélioration des pipelines ELT) et guiderez leur mise en œuvre avec Snowflake, dbt et les outils d’orchestration associés. Vous serez responsable de la structuration des modèles de données, de l’optimisation des performances des requêtes et de la mise en place de mécanismes de gouvernance et de traçabilité. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud, Data et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD fiables et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering moderne et d’usage avancé de Snowflake. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Nous recherchons un Data Engineer spécialisé DBT et Snowflake pour rejoindre une équipe Data et participer à la construction, l’optimisation et l’industrialisation d'une plateforme analytique moderne. Vous interviendrez au cœur des pipelines de données pour garantir la fiabilité, la scalabilité et la performance des modèles. En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : 1. Développement & modélisation Modéliser, transformer et documenter les données à l’aide de DBT (models, tests, macros). Construire et optimiser les modèles dans Snowflake (warehouse, schemas, performance tuning). Développer et maintenir des pipelines data robustes (batch ou streaming selon contexte). 2. Architecture & DataOps Participer à la conception de l’architecture Data (Data Lake / Data Warehouse). Mettre en place des bonnes pratiques en versionning, CI/CD et monitoring autour de DBT. Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. 3. Collaboration & support Travailler étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métier. Documenter les transformations pour assurer la transparence et la traçabilité. Participer à l'amélioration continue des standards Data. Stack technique DBT (core ou cloud) Snowflake SQL avancé Git / CI-CD (ex : GitLab, Github Actions, CircleCI) Orchestrateurs : Airflow, Dagster ou équivalent (souhaité) Langages : Python (souhaité)

Mon client recherche un Data Engineer expert sur Snowflake et DBT pour rejoindre ses équipes basées à Paris , avec une présence impérative de 3 jours par semaine sur site . La mission débutera dès que possible pour une durée initiale allant jusqu’au 30 juin 2026 . Le taux journalier maximum est fixé à 500 euros . Dans un contexte de modernisation et d’optimisation de la plateforme data, l’expert interviendra pour structurer et organiser l’environnement Snowflake , définir et diffuser les bonnes pratiques de développement ainsi que mettre en place les standards de qualité et de performance . Il accompagnera les équipes techniques dans l’ adoption de ces standards et s’assurera de la cohérence des modèles de données et des pipelines existants. Le profil recherché dispose de plus de 6 ans d’expérience en ingénierie data et justifie d’une excellente maîtrise de Snowflake, DBT et SQL . Une aisance en anglais est indispensable pour évoluer dans un environnement international. Ce rôle stratégique allie vision technique, rigueur et pédagogie afin de garantir la robustesse et la scalabilité des solutions data au sein du groupe.

🔹 DATA ENGINEER SENIOR – TABLEAU / DBT / SNOWFLAKE🎯 Missions principales Recueil et compréhension des besoins métiers dans un environnement data complexe Conception et développement de pipelines de données robustes et scalables Modélisation des données et transformation via dbt Optimisation des performances liées à de fortes volumétries Mise en qualité, fiabilité et traçabilité des données Contribution aux bonnes pratiques data (tests, documentation, industrialisation) Collaboration étroite avec les équipes BI, métiers et IT 🧠 Prérequis techniques Snowflake : excellente maîtrise (modélisation, performance, volumétrie) dbt : maîtrise confirmée (models, tests, documentation) Tableau : forte expérience (dataviz, performance, bonnes pratiques BI) SQL avancé indispensable Expérience sur des environnements data complexes et fortement industrialisés Notions de gouvernance, qualité et sécurité des données appréciées 🧑‍💼 Seniorité attendue Profil senior 5 à 8 ans d’expérience minimum en data engineering Capacité à être autonome et force de proposition 🤝 Soft skills clés Forte capacité d’analyse et de compréhension du besoin métier Autonomie et sens des responsabilités Rigueur, structuration et exigence technique Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs variés Capacité à évoluer dans un contexte exigeant et mouvant

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois 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

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

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois 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

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois 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

Maison internationale du secteur du luxe , notre client renforce son pôle Data afin de soutenir ses enjeux stratégiques et décisionnels. La donnée est au cœur des prises de décision : fiable, lisible, élégante et orientée business . 🧠 Vos missions En tant que Data Analyst Senior , vous intervenez sur l’ensemble du cycle de valorisation de la donnée : Data & Modélisation Concevoir et maintenir des modèles analytiques robustes via dbt Exploiter l’écosystème Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Warehouse, pipelines) Orchestrer et superviser les flux de données avec Airflow Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Reporting & Dashboards Concevoir et maintenir des dashboards décisionnels à forte valeur ajoutée Traduire des besoins métiers complexes en KPIs clairs, cohérents et partagés Garantir une single source of truth entre les modèles data et le reporting Veiller à la lisibilité, performance et élégance des tableaux de bord Adapter les niveaux de lecture (opérationnel, management, exécutif) Documenter les indicateurs et règles de calcul Business & Communication Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et Data Challenger les besoins métiers et formuler des recommandations Présenter les analyses de manière claire et impactante Accompagner l’adoption des dashboards et usages data 👤 Profil recherché Nous recherchons un(e) expert(e) data , à l’aise aussi bien sur la technique que sur la restitution business. Expérience & compétences Minimum 7 ans d’expérience en Data Analysis / Analytics Engineering Excellente maîtrise de SQL Solide expérience sur dbt Bonne connaissance de Microsoft Fabric (ou environnement Azure Data équivalent) Expérience avec Airflow Pratique avancée du reporting et de la conception de dashboards (Power BI ou équivalent) Forte culture data : qualité, gouvernance, performance, cohérence des indicateurs Soft skills Très bon communicant , à l’écrit comme à l’oral Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers exigeants Esprit analytique, rigueur, autonomie Sens du détail et de l’excellence Langues Anglais fluent impératif (environnement international)

1) Description du poste Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, un grand groupe télécom déploie un nouvel espace de données sur la plateforme Google Cloud (BigQuery / Vertex AI), selon une approche Greenfield (reconstruction complète des produits data, sans migration directe du legacy). Le Lead Data Engineer interviendra au sein de la Core Team , équipe transverse chargée de concevoir le socle technique et les données de référence (RCU, Tables Pivots) permettant aux équipes métiers de développer leurs cas d’usage. Missions principales : Architecture & Build Data Concevoir et développer les pipelines ELT pour le Référentiel Client Unique (RCU) et les objets métiers via le framework interne basé sur DBT. Rôle de Scrum Master de la Core Team Garantir l’application du cadre Scrum, l’efficacité de l’équipe et l’amélioration continue. Gouvernance Data Native Appliquer la règle “No documentation, no code” et automatiser l’alimentation du Data Catalog via le code. Pilotage de l’architecture Data Superviser la modélisation data (modèle logique → physique), arbitrer entre besoins métiers et performance/cost BigQuery. Mentoring & Transfert de compétences Former et accompagner les Data Engineers internes via pair-programming, revues de pipelines et ateliers techniques. Livrables & jalons : Pipelines d’ingestion RCU et contrats (DBT, Git, Airflow) Modèles BigQuery optimisés (Star Schema, nested tables) Catalogue de données et dashboards de qualité de données Macro-modélisation RCU 360 Documentation des bonnes pratiques techniques Jalons critiques : MVP RCU et gouvernance data – Fin avril 2026

L'ENTREPRISE La fabrique Vingtcinq accompagne depuis 2010, les ETI et grands comptes de l’industrie et du service dans leur transformation digitale (Applications web, digitalisation des processus interne, data engineering, .. ). Vingtcinq est aujourd'hui reconnue non seulement pour la qualité d'exécution de ses développements , mais aussi pour le cadre de travail offert à ses collaborateurs . Le bien-être de notre équipe est une priorité , et chacun contribue activement à la vie de l'entreprise et à son développement . Forte de son expertise dans le développement d'outils digitaux, Vingtcinq aspire désormais à se démarquer dans le domaine de la data . Cette nouvelle Business Unit, en pleine expansion, se structure grâce à l'esprit entrepreneurial de ses membres. Pour soutenir cette croissance, nous recherchons des esprits audacieux pour rejoindre cette aventure et faire rayonner Vingtcinq sur ce nouveau secteur, pour cela, nous recherchons un(e) data engineer pour renforcer notre équipe . Tu travailleras en étroite collaboration avec l’équipe Data pour répondre aux enjeux de nos clients et développer l’offre Vingtcinq. LA MISSION Mission Principale : Data Ingestion & Transformation (70%) Créer, maintenir et optimiser des pipelines de traitement des données (ETL/ELT) pour collecter, charger, stocker, nettoyer et transformer les données brutes provenant de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.). Automatiser l'intégration / l’ingestion de données (data warehouses, data lakes et lakehouses) Administrer et configurer des systèmes de stockage de données (datalake, datawarehouse ou lakehouse)(Assurer la scalabilité et la résilience des systèmes de données Travailler avec des outils et technologies pour la gestion des données à grande échelle. Optimiser la performance des base de données Garantir la qualité et l'intégrité des données Surveiller et optimiser des flux de données Mission secondaire : Visualization & technical guidance (30%) Travailler avec l’équipe Business/PM pour enrichir le brief et créer la traduction technique appropriée, être à l'aise pour parler à l'équipe business Conseils pour la résolution de problèmes : En tant qu'ingénieur de données expérimenté, fournir des conseils sur la bonne méthodologie d'implémentation technique des outils internes en accord avec l’équipe Data office Maintenir les tableaux de bord existants (améliorations) Soutenir l'effort de documentation des données en collaboration avec les responsables des données. COMPÉTENCES REQUISES Maîtrise de l’environnement Azure Environnement Cloud & Data : Azure Data Factory (ingestion, orchestration), Azure Databricks (traitements Spark), Azure Data Lake Storage Gen2 Bases de données & modélisation : Azure SQL Database, Modélisation analytique (schéma en étoile, faits/dimensions) Programmation : SQL avancé, Python (Spark, pandas), Scala (apprécié) Sécurité & gouvernance : Azure AD / IAM, Gestion des accès et des données sensibles, Data Catalog (Purview ou équivalent) Industrialisation & supervision : CI/CD : Azure DevOps ou GitHub Actions, Monitoring : Azure Monitor, Log Analytics Business Intelligence : Power BI LE PROFIL RECHERCHÉ Formation Bac+5 ou équivalent vous justifiez d’une expérience de 3 à 5 ans en tant que Data Engineer . Tu es autonome, proactif et as un excellent sens de la communication . Tu es apte à analyser les problèmes de données et à concevoir des solutions techniques adaptées . Tu recherches une structure à taille humaine , avec un fort esprit d’équipe Niveau d’ anglais avancé attendu LES PLUS DE L'OFFRE Nous avons le goût de la qualité et du travail bien fait Nous t’accompagnerons dans ta montée en compétences Chez VingtCinq, nous accordons une importance particulière à l’esprit d’équipe et au bien être de nos collaborateurs LE PROCESSUS DE RECRUTEMENT Entretien avec le DG de VingtCinq Test technique Entretien avec le Directeur Technique

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

Contexte de la mission Dans un grand groupe du secteur de l’assurance , la direction IT Data renforce sa plateforme data cloud afin d’améliorer le pilotage de l’activité, la connaissance client et les usages analytiques internes. La mission s’inscrit dans un contexte de montée en maturité data, avec des enjeux forts de structuration, fiabilisation et exploitation des données métiers (assurance dommages, santé, prévoyance, finance). Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données sur GCP Modéliser les données analytiques sous BigQuery à destination du pilotage et du reporting Développer et maintenir les transformations de données via dbt Participer aux phases d’analyse des besoins métiers assurance Contribuer à la conception des modèles de données et des flux Travailler en collaboration avec les équipes BI (Tableau) et Data Science (Dataiku) Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exposées Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) BigQuery dbt SQL avancé Profil recherché Data Engineer confirmé à senior Capacité à intervenir sur l’analyse et la conception data , pas uniquement le développement Expérience sur des environnements data cloud structurés Bonne compréhension des enjeux métiers dans un contexte assurance ou grand compte

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

Vous êtes un analyste commercial/analyste de données expérimenté et possédez de solides compétences en modélisation de données et en ETL ? emagine vous offre l'opportunité de participer au développement d'une solution interne stratégique qui fournit aux équipes commerciales des informations basées sur les données et des outils intelligents. Are you an experienced Business Analyst/Data Analyst with strong data modelling and ETL expertise? emagine has an opportunity for you to support the development of a strategic internal solution that empowers commercial teams with data‑driven insights and intelligent tools. Skills & Experience 5+ years’ experience as a Data Analyst and/or Business Analyst. Strong experience with data modelling (Medallion, Canonical, Shared). Proven experience with ETL/ELT and data processing tools (Fabric Pipeline, dbt, Alteryx, Airflow, LogicApps, PowerAutomate). Experience learning and navigating new business data models. Known as the “go‑to” person within teams—strong communicator, proactive, solution‑oriented. Experience with historization and data lineage (advantage). Knowledge of Salesforce data models (advantage). Key Tasks & Deliverables Contribute to the design and development of a new strategic data‑driven internal solution for commercial growth. Analyse business requirements and translate them into actionable data specifications and models. Work with Medallion Architecture, Canonical Data Models and Shared Data Models to shape scalable data structures. Support ETL/ELT development using Fabric Pipelines, dbt, Alteryx, LogicApps, PowerAutomate or Airflow. Assist with data processing workflows and ensure robust, high-quality data flows across the environment. Learn and adopt new business data models quickly, acting as a knowledgeable point‑of‑contact for the wider team. Contribute to historization and data lineage practices to ensure traceability and governance. Collaborate closely with technical and commercial stakeholders to align solution capabilities with business needs. Why Join? You’ll be part of a highly collaborative, supportive team working on an impactful internal solution. Although fully remote, you’ll work closely with global colleagues who value autonomy, ownership, and clear communication. Most consultants work remotely from locations across Europe. Apply with your latest CV now or reach out to Brendan to find out more.