Data Engineer - Santé
- Ingestion des données : Extraction des données depuis les bases de données applicatives, transactionnelles et API.
- Transformation des données : structuration optimisée des données via SQL et Python dans Snowflake.
- Fiabilité et performance : mise en place de tests automatisés pour garantir la qualité du code en production, monitoring des pipelines et optimisation des requêtes SQL.
- Automatisation et CI/CD : Déploiement et maintenance des flux de données en intégration continue.
- Collaboration avec les métiers : Conception de modèles de données et mise à disposition de dashboards sur Power BI.
- Gouvernance et sécurité : Gestion des accès et conformité aux standards.
- Innovation et amélioration continue : veille active sur les meilleures pratiques, outils et méthodologies pour optimiser les plateformes Data
- Expérience de 2 à 3 ans en tant qu'Analytics Engineer ou Data Engineer.
- Maitrise du SQL et Python
- Expérience en environnement cloud (AWS, Azure, GCP) et en gestion de Data Warehouse.
- Appétence pour le domaine de la santé
- Maitrise de l'anglais
Hard Skills
- Maîtrise avancée de SQL et des principes de modélisation de données
- Bonne maitrise de python
- Capacité à délivrer du code testé et fiable en production
- Expérience avec Snowflake ou plateforme de données similaires (Databricks, GCP, FABRIC)
- Connaissance des outils de Business Intelligence (Power BI, Tableau ou Looker) et des bonnes pratiques (schéma en étoile etc.)
- Expertise dans la connexion et l'extraction de données depuis des bases de données externes et API
- La connaissance de DBT est un plus
- Capacité à travailler avec des équipes métiers et à vulgariser des sujets techniques.
- Approche structurée et rigoureuse, avec une forte orientation résultat.
- Autonomie, proactivité et capacité à travailler en équipe
- Engagement envers la qualité du delivery, avec une attention particulière à la fiabilité, la performance et l'adéquation aux besoins métiers
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