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Publié il y a 22 jours

Data Architect Snowflake / Tech Lead

Entreprise
Localisation
Lille, Hauts-de-France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Top profil
Rémunération
58 000 - 60 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
600€/j
Estimation
550€/jfourchette habituelle675€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 70 offres pour ce poste (Top profil, France), le marché se situe autour de 600€/j (550€/j–675€/j).

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Description du poste

Contexte

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT.

Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées.

Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement.

Missions principales
  • Concevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake.

  • Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud.

  • Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data.

  • Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT.

  • Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT.

  • Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT.

  • Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data.

  • Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud.

  • Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources.

  • Optimiser les traitements et les flux de données.

  • Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données.

  • Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes.

  • Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques.

  • Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques.

  • Participer aux revues de code et aux revues d'architecture.

  • Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data.

  • Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier.

  • Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre.

Compétences techniques — indispensables
  • Snowflake — expertise

  • Certification Snowflake — Must Have

  • DBT — expérience concrète

  • Data Architecture

  • Tech Lead / leadership technique

  • Data Engineering

  • ETL / ELT

  • SQL

  • Cloud Data Platform

Environnement technique

Data Warehouse / Data Cloud

  • Snowflake

  • DBT

  • SQL

Data Engineering / Big Data

  • Apache Spark

  • PySpark

  • Python

  • Pandas

  • Hadoop

  • Impala

Cloud / Azure

  • Microsoft Azure

  • Azure Databricks

  • Azure Data Factory

  • Azure Data Lake Storage / ADLS

Data Integration / Orchestration

  • Azure Data Factory

  • Informatica

  • Stonebranch

  • Power Automate

Analytics / BI

  • Power BI

DevOps / Collaboration

  • GitHub

  • Databricks Repo

  • Jira

  • Confluence

Méthodologie

  • Agile

Exigences du poste

Stack technique :

Apache SparkAzureDBTPySparkPythonSnowflake

Plan d'action

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À propos de l'entreprise

Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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