Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Snowflake

En tant que Data Engineer Senior, vous intervenez au sein d’un environnement data en forte structuration pour concevoir, industrialiser et faire évoluer les flux de données dans un écosystème Snowflake / dbt / ELT. Votre rôle Conception et industrialisation des flux data dans Snowflake · Concevoir, développer et maintenir des pipelines ELT dans un environnement Snowflake / dbt · Intégrer et transformer des données issues de différents environnements · Concevoir des modèles de données · Contribuer à l’industrialisation des traitements et à la fiabilisation de l’alimentation du data warehouse Snowflake Qualité, traçabilité et performance data · Fiabiliser les chaînes de transformation dbt · Optimiser les traitements dans Snowflake · Surveiller le bon fonctionnement des flux en production, analyser les anomalies de chargement ou de qualité de données, mettre en œuvre les actions correctives Evolution du socle data · Accompagner les projets de transformation ou de migration de solutions data existantes vers un socle plus moderne, notamment autour de Snowflake · Travailler en lien étroit avec les équipes data, IT et métiers · Contribuer à l’amélioration continue des standards de développement, de documentation, de gouvernance et de sécurité

Le Projet Rejoignez une équipe à la pointe de l'innovation pour concevoir, optimiser et industrialiser nos solutions d’Intelligence Artificielle Générative. Au cœur de nos enjeux, vous piloterez l'évolution de nos architectures RAG et de nos systèmes de recommandation pour transformer l'expérience utilisateur. Vous évoluez dans un environnement stimulant où l’expérimentation rencontre les exigences de la mise en production à grande échelle. Vos Missions : En tant qu'Ingénieur IA, votre quotidien s'articule autour de quatre piliers majeurs : 1. Architecture & Développement RAG Conception et optimisation de pipelines hybrides (BM25 + Recherche Vectorielle + Reranking). Expérimentations avancées sur les stratégies HyDE (Baseline, Sélectif, Hybride). Intégration et fine-tuning de LLM via AWS Bedrock (Claude Sonnet / Haiku). 2. Performance & Reranking Déploiement et tests de modèles de reranking (type Qwen) pour affiner la pertinence. Arbitrage constant sur le triptyque : Qualité / Latence / Coût . 3. Data Engineering & Ingestion Gestion du cycle de vie de la donnée : Chunking, génération d’embeddings (Titan) et indexation. Connexion et exploitation des sources de données ( Snowflake, S3 ). 4. Évaluation & Industrialisation Mise en place de frameworks d'évaluation ( RAGAS, DeepEval ) et suivi des métriques clés (nDCG@K, Recall, MRR). Passage à l'échelle des pipelines : robustesse, monitoring et gestion des "edge cases". Votre Stack Technique : Cloud / IA : AWS (Bedrock, Lambda, SageMaker, S3). LLM : Claude (Anthropic). Vector DB & Search : OpenSearch, FAISS. Data : Snowflake, Pandas, Python. Évaluation : RAGAS, DeepEval. Prêt(e) à relever le défi GenAI avec nous ? Postulez dès maintenant !

Je cherche pour un de mes client un Data Governance Manager – Stewardship & Adoption sur Bordeaux Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Localisation : Bordeaux Démarrage asap pour 5 mois contexte de la mission et l’équipe Chez mon client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation • approche pragmatique et orientée adoption / impact Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

Contexte de la Mission Dans le cadre de sa transition BI et de l’harmonisation de ses outils de pilotage, l’entreprise recherche un Data Analyst Confirmé pour renforcer ses équipes. La mission s'inscrit dans une volonté d'industrialiser, d'uniformiser et d'automatiser les données ainsi que les rapports de suivi, notamment pour le pilotage de la DNV. Durée : 8 mois (de mai à décembre 2026). Équipe : Intégration d'une squad au sein de l'équipe Data Analyst, aux côtés de deux Data Analysts déjà en poste sur ce domaine. Localisation : Poste basé à Antony Télétravail : 1 jour fixe par semaine Missions Principales Le consultant sera chargé de transformer la donnée brute en produits data exploitables pour les directions métiers (Sales/Business) : Architecture de données : Conception de datamarts sur des vues complexes et migration de l’ensemble des datasets/dataflows existants vers ces nouveaux datamarts. Normalisation : Nettoyage et normalisation des données sources, principalement issues de Salesforce, pour garantir la cohérence du catalogue de données. Dataviz & Pilotage : Conception, mise à jour et diffusion de tableaux de bord sous Power BI pour le pilotage de l'activité business. Optimisation : Industrialisation et automatisation de rapports manuels ou existants.

Pour le compte d'un acteur majeur du secteur financier à dimension internationale, nous recherchons un Expert FinOps spécialisé sur l'environnement Snowflake. L'objectif est de structurer et déployer une démarche de maîtrise des coûts liée à l'usage croissant de la plateforme. Responsabilités principales : Diagnostic & Maturité : Réaliser un état des lieux de l'existant avec les équipes IT et Data pour évaluer la maturité FinOps actuelle. Stratégie de Gouvernance : Définir un modèle de rôles et responsabilités clair pour la gestion des ressources Cloud. Pilotage de la Performance : Mettre en place des indicateurs clés (KPIs), des outils de suivi de consommation et des dispositifs d'alerte. Change Management : Rédiger et diffuser les bonnes pratiques d'utilisation de Snowflake pour responsabiliser les utilisateurs (IT & Métier) et optimiser les performances techniques.

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Participer à une intégration d'SAP Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) SAP Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

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.

Dans le cadre d'une migration de GCP à AWS, nous recherchons un ingénieur cloud senior pour accompagner ntore client. Voici les missions : Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données de niveau production qui alimentent les indicateurs et modèles. Industrialiser les prototypes de recherche de l'équipe en systèmes de production fiables et évolutifs. Construire et maintenir des services backend exposant des indicateurs et des produits de données. Assumer la responsabilité du cycle de vie des systèmes que vous construisez, y compris l'infrastructure, le déploiement et la surveillance, en collaboration avec les Ingénieurs Ops. Exploiter et maintenir les pipelines et les services en production , y compris le débogage, la résolution d'incidents et les améliorations de performances. Participer à la migration de GCP vers AWS et contribuer au démantèlement progressif des anciens pipelines et de l'infrastructure. Garantir la qualité, la fiabilité et la reproductibilité des données à travers les pipelines et les services. Travailler en étroite collaboration avec les économistes, les scientifiques et les Ingénieurs Ops pour assurer la livraison fluide de nouveaux indicateurs et modèles en production. Améliorer l'expérience développeur, la documentation et les outils internes pour rendre les systèmes plus faciles à exploiter et à maintenir.

Je cherche pour un de mes clients Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Description du besoin : Poste : Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Partenaires et Freelances Quelques mots sur le contexte de la mission et l’équipe Chez le client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Contraintes techniques Bonne compréhension attendue des enjeux liés aux catalogues de données, aux métadonnées, à la documentation, à l’ownership, aux accès et aux usages. Maitrise de Snowflake et Power BI ou outils similaires Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub • TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents ; • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards ; • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement ; • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages ; • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation ; • approche pragmatique et orientée adoption / impact. Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

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.

Bonjour à tous 😃 🔎 Contexte Dans le cadre du déploiement de Snowflake au sein de l’équipe Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté pour accompagner la montée en compétence des équipes, structurer l’architecture cible et intervenir sur des chantiers clés (migration & ingestion) 🎯 Objectifs de la mission 1. Accompagnement & montée en compétence Accompagner les équipes dans la prise en main de Snowflake Animer / coanimer des ateliers et diffuser les bonnes pratiques Faciliter l’appropriation des nouveaux workflows et outils 2. Architecture & structuration Concevoir et documenter l’architecture cible Snowflake Mettre en place et optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation Garantir la performance, la scalabilité et la robustesse des traitements 3. Gouvernance & qualité de données Définir les règles de gouvernance (rôles, accès, organisation des environnements) Mettre en place des standards de développement (naming, versionning, documentation) Implémenter des processus de data quality (tests automatisés, contrôles de cohérence, fraîcheur…) Mettre en place des mécanismes de data observability et d’alerting Documenter les processus de gestion des incidents 4. Missions opérationnelles Participer à la migration de data products (Athena → Snowflake) Contribuer à l’ingestion et la structuration de nouvelles sources de données 🔧 Must have Expérience significative en tant que Data Engineer Expertise Snowflake (indispensable) Solide maîtrise SQL (optimisation, performance) Expérience en ingestion de données et/ou migration de plateformes data Connaissances en data quality et gouvernance Capacité à accompagner des équipes (pédagogie, mentoring) ➕ Nice to have Expérience sur AWS Connaissance de Qlik Expérience en environnement data moderne (pipelines, orchestration, CI/CD…) Contexte conseil / ESN Expérience sur des sujets de data observability 📍 Modalités Démarrage : Avril 2026 Localisation : Lyon Télétravail : 3 jours sur site/2 jours de TT

Vos missions : Collaborer avec le métier pour concevoir des transformations data / AI pertinentes pour le business, Industrialiser et gérer des pipelines de traitement de données en production, Contribuer à l’implémentation d’évolutions des plateformes data de nos clients, Accompagnement du métier dans le cadrage et le delivery de leurs cas d’usage data Être force de proposition auprès du client dans l’évolution de sa plateforme data Participation éventuelle à des avant-ventes afin d’aider à la conception de solutions techniques pour nos futurs clients Qualifications ? Vos atouts pour nous rejoindre : Cloud Data / IA Platform : Snowflake Orchestrateur : Airflow Framework de calcul distribué : Spark Langage : Python, PySpark, Scala, Java Infrastructure As Code : Terraform CI/CD : GitlabCI, Jenkins Containers : Docker, Kubernetes Versioning : Git

Teksystems recherche pour l’un de ses clients grands comptes un Architecte Data AWS / Snowflake (H/F) pour construire, structurer et sécuriser la plateforme data du client basée sur Snowflake et AWS , et accompagner les équipes pour garantir une plateforme performante, scalable et prête à accueillir des fonctionnalités IA . Ce rôle est structurant, durable , et s’inscrit au cœur de la transformation data. Vos missions : 1. Définir et faire évoluer l’architecture de la plateforme Architecture cible Snowflake/AWS Patterns d’ingestion (batch, CDC, near real-time) Modélisation (Data Vault, modèles analytiques) Exposition (BI, APIs, data apps) 2. Industrialiser le delivery data Standards CI/CD (dbt, ingestion, artefacts ML) Automatisation des déploiements Intégration Git / pipelines / qualité Réduction du time-to-market 3. Mettre en place une observabilité complète Suivi fraîcheur, volumétrie, succès/échec des pipelines Tests & qualité de données Performance Snowflake (temps, coûts, consommation) Dashboards RUN, alertes, SLAs 4. Sécuriser la plateforme RBAC, rôles Snowflake, data masking, row-level security RGPD, auditabilité, traçabilité Catalogage, lineage, ownership 5. Accompagner les équipes Support aux devs, pair programming, arbitrages techniques Challenge des choix existants Coordination avec infra / cloud / sécurité 6. Préparer et soutenir le RUN Normes de reprise, diagnostic, alerting Réduction de la dette technique Support N2/N3 Conception orientée exploitabilité

Piloter l'ingénierie des données de bout en bout sur Snowflake, dbt et SQL, de l'ingestion et la transformation des données sources jusqu'aux jeux de données analytiques prêts pour la production. Concevoir, implémenter et maintenir des modèles de données évolutifs et alignés sur les besoins métiers, en garantissant la cohérence, la réutilisabilité et la performance pour de multiples cas d'utilisation d'analyse et de reporting. Assurer des normes d'ingénierie élevées, notamment en matière de qualité du code, de tests, de documentation et de revues de code par les pairs, tout en promouvant activement les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Fournir des jeux de données optimisés pour Tableau et compatibles avec la BI, permettant un reporting en libre-service fiable et des informations exploitables pour les parties prenantes. Agir en tant que contributeur technique senior, en assumant progressivement des responsabilités de leadership technique, notamment : - Encadrer et soutenir les ingénieurs de données juniors et intermédiaires. - Conseiller sur les décisions relatives à l'architecture et à la modélisation des données. - Être le référent technique pour les initiatives axées sur l'analyse.

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée