Basé sur 78 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–58k€, médiane 50k€. Cette offre (50k€) est dans la fourchette.
Salaire du marché pour Data Engineer (Senior) en France : médiane 50 000 €/an, P25–P75 : 45 000–58 000 €/an, n = 78 offres. Salaire Python à Bordeaux
Baromètre TJM et salaires ITLa ligne de service Consulting & Solutions d'Akkodis France renforce ses équipes en région Nouvelle-Aquitaine et recrute un Data Engineer Senior H/F en CDI à Bordeaux. Ce poste s'adresse à des professionnel(le)s expérimenté(e)s souhaitant concevoir, développer et opérer des fondations data sécurisées, scalables et observables. Vous serez référent(e) technique et garant(e) de la robustesse des flux et des datasets sources, en apportant une posture d'ingénieur logiciel appliqué à la donnée.
Responsabilités principales :
* Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines ELT robustes (batch, incrémental, CDC) sur Snowflake et Airflow, selon le pattern médaillon.
* Assurer l'intégration et la qualité des données provenant de sources variées dans un environnement centralisé.
* Appliquer les standards d'ingénierie (Git, CI/CD, tests, packaging) et garantir le run des flux (DAGs atomiques, idempotence, backfills, gestion des SLA/incidents).
* Automatiser les contrôles de qualité avec Soda et documenter l'écosystème data dans Data Galaxy (ownership, lineage, glossaire, data contracts).
* Structurer les données pour les couches analytiques (Tableau), la Data Science (Dataiku) et optimiser les coûts cloud (FinOps Snowflake).
* Mettre en place des solutions de gouvernance, sécurité et conformité (respect des normes RGPD, traçabilité, standards Groupe).
* Participer à la définition des stratégies de gestion des données à long terme et au mentoring technique des équipes.
Environnement de travail :
Vous évoluerez dans un contexte technique avancé, orienté cloud et data, utilisant une stack moderne : Snowflake, Airflow, Soda, Data Galaxy, Tableau, Dataiku, Python, SQL avancé, Git, CI/CD. L'approche DataOps et FinOps est privilégiée, avec une culture produit/run et un fort accent sur la qualité du code et la gouvernance des données. Vous interagirez avec des équipes multidisciplinaires (data science, analytics, IT) et serez impliqué(e) dans le mentoring et la définition des standards techniques.
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