Data Engineer

Contexte

Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers :

• Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier
• Dashboards Tableau — visualisation et pilotage de la performance achats
• Reporting — production de rapports structurés
• Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier

Vous intégrerez une équipe dynamique et collaborative, évoluant dans un environnement axé sur l'innovation et l'amélioration continue, offrant ainsi un cadre idéal pour réussir et s'épanouir en tant qu'un Data Engineer.

Missions

L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines.

Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes.

Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers.

Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec :

• Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers
• Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques

Outils & Environnement

• Amazon S3
• Apache Airflow
• AWS Cloud
• AWS Lambda
• CI/CD
• GitLab CI
• Kubernetes
• Python
• Snowflake
• SQL
• Terraform

Conditions de travail

• Lieu de la mission : Paris
• Démarrage : ASAP
• Durée : 36 mois (mission de longue durée)
• Télétravail : 2 jours par semaine
• Séniorité requise : 8 à 10 ans d’expérience minimum

1. 8 années d'expérience en Data Engineering
2. Capacité à intervenir en totale autonomie sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée
3. Maîtrise avancée de SQL
4. Maîtrise avancée de Python
5. Expérience de 8 ans minimum sur Snowflake
6. Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests)
7. Expérience de 8 ans minimum avec Airflow (orchestration de pipelines)
8. Expérience de 8 ans minimum en récupération et ingestion de données multi-sources
9. Expérience de 8 ans minimum en création et maintenance de pipelines de données
10. Bonne maîtrise de Gitlab
11. Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD)
12. Anglais : capacité à évoluer dans un contexte international et à rédiger la documentation en anglais