Développeur Data Engineer

Contexte

Le consultant intégrera l'équipe Data & AI, 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 — visualisation et pilotage de la performance

• Reporting — production de rapports structurés

• Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier

Missions

L'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un 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 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.

Compétences techniques requises

• Maîtrise avancée de SQL

• Maîtrise avancée de Python

• Expérience sur Snowflake

• Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests)

• Expérience avec Airflow (orchestration de pipelines)

• Expérience en récupération et ingestion de données multi-sources

• Expérience en création et maintenance de pipelines de données

• Bonne maîtrise de Git

• Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD)

• Anglais : le candidat évoluera dans un contexte international et pourra être amené à échanger avec des équipes à l'étranger. De plus, la documentation est à rédiger en anglais.

Niveau requis

• SQL - Confirmé - Impératif

• Python - Confirmé - Impératif

• DBT - Confirmé - Impératif

• Snowflake - Confirmé - Appréciable

• Anglais professionnel (Secondaire)

1. 5 années d'expérience minimum 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 sur Snowflake

6. Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests)

7. Expérience avec Airflow (orchestration de pipelines)

8. Expérience en récupération et ingestion de données multi-sources

9. Expérience en création et maintenance de pipelines de données

10. Bonne maîtrise de Git

11. Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD)

12. Anglais professionnel pour échanges internationaux et rédaction de documentation