Tech Lead Data & Viz

Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) & Power BI pour piloter la delivery technique de produits data et solutions BI : définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance (incl. RLS).

Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique → Power BI, de l’industrialisation et du run (incidents/post‑mortems), tout en mentorant l’équipe.

Tech Lead Data & Viz pour l'équipe DAAS

Expertise Snowflake/Azure Data Factory

Aide au cadrage technique sur les initiatives et projets du périmètres.

Expertise Power BI sur le périmètre Regions : best practices à rediger, template, etc

Faire monter en compétences une ressource France et une ressource Indec sur la partie Report Builder

Livrables

Modèles data & datamarts Snowflake (tables / vues / conventions) + projet dbt (modèles, tests, documentation).

Pipelines industrialisés (orchestration, CI/CD, contrôles qualité, runbooks).

Modèle sémantique & rapports Power BI, avec standards performance/gouvernance (RLS, métriques).

Standards de connexion Power BI ↔ Snowflake (guides, templates, paramètres).

Nous recherchons un Tech Lead Data expérimenté, capable de combiner vision d’architecture, excellence technique et leadership opérationnel dans un environnement moderne orienté Snowflake / dbt / Power BI.

Vous êtes à la fois hands-on et structurant : vous aimez mettre en place des standards, améliorer la qualité des livrables et faire monter les équipes en compétences, tout en restant impliqué dans les sujets techniques.

Expertise technique attendue

• Excellente maîtrise de Snowflake (modélisation, performance, bonnes pratiques)

• Très bonne expérience de dbt (modèles, tests, documentation, industrialisation)

• Solide expertise en data modeling (approche orientée datamarts / couche sémantique)

• Très bonne maîtrise de Power BI :

  • conception de modèles sémantiques performants

  • gestion de la gouvernance (RLS, métriques, bonnes pratiques)

• Expérience des environnements industrialisation / CI/CD / data quality