Data Engineer Snowflake dbt
Chez Seenovate, nous accompagnons nos clients dans la conception et l'évolution de leurs plateformes Data afin de transformer leurs données en actifs fiables et exploitables. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Engineer Snowflake / dbt capable d'allier expertise technique et compréhension des enjeux métier. Vous interviendrez sur des projets de transformation et de modernisation des architectures Data, de la conception des pipelines jusqu'à la mise à disposition de données fiables pour les usages métiers et décisionnels. Dans ce contexte, vous serez notamment amené(e) à :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ELT robustes et performants sur Snowflake et dbt.
- Développer et optimiser les modèles de données afin de mettre à disposition des données fiables et facilement exploitables par les équipes métier et BI.
- Concevoir les différentes couches de transformation et contribuer à l'évolution des plateformes Data de nos clients.
- Développer et optimiser les traitements en SQL, et utiliser Python lorsque les besoins le nécessitent.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation : Git, tests, documentation, CI/CD et revue de code.
- Contribuer à la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données, notamment à travers l'automatisation des contrôles.
- Garantir le bon fonctionnement des flux développés, analyser les incidents et contribuer à l'amélioration continue des performances.
- Collaborer avec les équipes Data, BI et métier pour comprendre leurs besoins et construire des jeux de données adaptés aux usages décisionnels.
- Intervenir en conseil et expertise auprès de nos clients sur leurs problématiques de Data Engineering et de Modern Data Platform.
- Participer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques au sein des équipes.
- Snowflake, que vous avez déjà utilisé dans un contexte projet ou de production ;
- dbt, pour la transformation, la modélisation et la fiabilisation des données ;
- SQL, avec un bon niveau sur les problématiques de transformation et d'optimisation ;
- les pratiques Git et CI/CD appliquées aux projets Data ;
- les principes de modélisation, qualité et gouvernance des données.
- comprendre les enjeux métier derrière les données ;
- proposer des solutions adaptées et challenger les besoins lorsque nécessaire ;
- travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes ;
- expliquer simplement des sujets techniques à des interlocuteurs variés ;
- évoluer dans un contexte de conseil et de mission client.
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