Data engineer Snowflake / DBT (IT)
Data Engineer (H/F) ? Environnement Data Platform / Big DataMission : Au sein d?une équipe Data Platform, vous intervenez sur la conception, l?industrialisation et l?exploitation de solutions data à grande échelle, dans un contexte international. Responsabilités : Conception et développement de pipelines de données (collecte, transformation, valorisation) Analyse de données complexes en collaboration avec les équipes Data Maintenance et évolution d?une plateforme data de type Lakehouse Choix des technologies de stockage et de traitement adaptées Mise en place de bonnes pratiques (code, architecture, data) Veille technologique et amélioration continue des outils et pratiques Profil recherché : Minimum 5 ans d?expérience en Data Engineering / Big Data Solide culture technique et capacité à évoluer dans des environnements complexes Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à vulgariser Compétences techniques : Python, SQL Outils Big Data : DBT, ETL, solutions de stockage (S3, Snowflake, MongoDB ou équivalent) Environnement Cloud (AWS idéalement, Azure ou GCP) DevOps : Docker, CI/CD, environnement Unix Connaissance des architectures data et idéalement Infrastructure as Code Langues : Anglais professionnel requis Profil candidat: Data Engineer (H/F) ? Environnement Data Platform / Big DataMission : Au sein d?une équipe Data Platform, vous intervenez sur la conception, l?industrialisation et l?exploitation de solutions data à grande échelle, dans un contexte international. Responsabilités : Conception et développement de pipelines de données (collecte, transformation, valorisation) Analyse de données complexes en collaboration avec les équipes Data Maintenance et évolution d?une plateforme data de type Lakehouse Choix des technologies de stockage et de traitement adaptées Mise en place de bonnes pratiques (code, architecture, data) Veille technologique et amélioration continue des outils et pratiques Profil recherché : Minimum 5 ans d?expérience en Data Engineering / Big Data Solide culture technique et capacité à évoluer dans des environnements complexes Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à vulgariser Compétences techniques : Python, SQL Outils Big Data : DBT, ETL, solutions de stockage (S3, Snowflake, MongoDB ou équivalent) Environnement Cloud (AWS idéalement, Azure ou GCP) DevOps : Docker, CI/CD, environnement Unix Connaissance des architectures data et idéalement Infrastructure as Code Langues : Anglais professionnel requis
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