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Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) Bordeaux pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

L’équipe est à la recherche d’un Data Engineer senior pour piloter et structurer la migration des flux existants depuis Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) vers une architecture moderne basée sur DBT et Snowflake . Ce rôle est clé dans la transformation de la plateforme data : le candidat retenu interviendra à la fois sur les aspects techniques, méthodologiques et de gouvernance des transformations de données. Le candidat idéal devra jouer un véritable rôle de « traducteur » entre l’existant et la cible. Il devra être capable de : analyser et comprendre des mappages IICS hérités , souvent complexes, peu documentés et construits de manière monolithique, effectuer un travail approfondi de rétro-ingénierie afin d’identifier précisément la logique métier, les règles de transformation et les dépendances, refactoriser ces traitements en modèles DBT SQL clairs, modulaires et maintenables , en appliquant les bonnes pratiques DBT (tests, documentation, modularité, réutilisabilité), garantir la qualité, la performance et la traçabilité des données sur Snowflake, tout en facilitant l’évolutivité et la maintenance à long terme. Ce poste nécessite une forte capacité d’analyse, une excellente maîtrise du SQL et une approche structurée de l’ingénierie data, ainsi qu’une aptitude à faire le lien entre des logiques techniques historiques et des architectures data modernes orientées analytics.