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Publié il y a 3 jours

Senior Data engineer Snowflake / Tableau (H/F)

Entreprise
Localisation
Île-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI ou Freelance
Niveau
Senior
Rémunération
400 – 550 €/jour ou 40–45 k€/an• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Dans le marché
43k€fourchette habituelle53k€
Cette offre : 43k€

Basé sur 38 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–53k€, médiane 48k€. Cette offre (43k€) est dans la fourchette.

Médiane du marché
470€/j
Dans le marché
430€/jfourchette habituelle510€/j
Cette offre : 475€/j

Basé sur 14 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 430€/j–510€/j, médiane 470€/j. Cette offre (475€/j) est dans la fourchette.

TJM du marché pour Data Analyst (Senior) en France : médiane 470 €/jour, P25–P75 : 430–510 €/jour, n = 14 offres.

Salaire du marché pour Data Analyst (Senior) en France : médiane 47 500 €/an, P25–P75 : 42 500–52 500 €/an, n = 38 offres.

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Dans le cadre du développement et de l'optimisation de ses capacités analytiques, notre client souhaite renforcer ses équipes Data avec un Data Analytics Engineer expérimenté.

Vous interviendrez sur des projets stratégiques liés au domaine Sustainability, avec pour objectif de centraliser, fiabiliser et valoriser les données permettant de piloter les indicateurs environnementaux du groupe.

La mission porte principalement sur l'intégration, la modélisation et la restitution des données, avec une forte exigence en matière de qualité, de traçabilité et de gouvernance.

Vous contribuerez notamment à la mise en place de tableaux de bord destinés au suivi des consommations d'eau, d'énergie et du gaspillage alimentaire, à destination des équipes Sustainability et des collaborateurs en région.

Vos missions

1. Intégration et ingestion des données

  • Identifier et mettre en place des connexions fiables avec les différents systèmes sources (API, exports, connecteurs natifs).

  • Extraire et intégrer les données issues de différentes sources : référentiels internes, achats, finance, ressources humaines et données Sustainability.

  • Concevoir et automatiser des pipelines d'ingestion performants et évolutifs.

  • Garantir l'intégrité, la disponibilité et la fraîcheur des données.

2. Modélisation et transformation des données

  • Concevoir et développer des modèles de données analytiques dans Snowflake.

  • Structurer les données selon des architectures adaptées aux besoins de restitution.

  • Développer et maintenir les transformations SQL avec DBT Core.

  • Optimiser les modèles de données pour garantir leur réutilisabilité et leurs performances.

  • Documenter les règles de gestion et les modèles de données logiques et physiques.

3. Data Quality et gouvernance

  • Mettre en place des mécanismes de contrôle et de suivi de la qualité des données.

  • Garantir la traçabilité des données tout au long des pipelines.

  • Gérer les métadonnées, les règles de rafraîchissement et les mécanismes de gestion des erreurs.

  • Assurer la documentation technique et fonctionnelle des traitements et des flux de données.

4. Restitution et Data Visualisation

  • Concevoir et développer des tableaux de bord interactifs sous Tableau.

  • Traduire les besoins métiers en indicateurs et solutions de reporting adaptés.

  • Développer des vues et agrégats de données répondant aux besoins des équipes Sustainability.

  • Mettre à disposition des indicateurs fiables pour faciliter le pilotage et la prise de décision.

Les principaux livrables attendus sont :

  • Dashboard de suivi des consommations d'eau.

  • Dashboard de suivi des consommations d'énergie.

  • Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire.

5. Orchestration et industrialisation

  • Participer à l'orchestration des pipelines de données avec Airflow.

  • Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versioning et de CI/CD avec GitLab ou GitHub.

  • Contribuer à l'amélioration continue des processus de développement et de déploiement.

Profil recherché

De formation supérieure, vous justifiez d'une expérience confirmée de minimum 5 ans en Data Analytics Engineering, Data Engineering ou Data BI, avec une forte expertise dans les environnements Cloud Data et la valorisation des données.

Vous maîtrisez notamment :

  • Snowflake : expertise indispensable dans la conception et l'exploitation d'un Data Warehouse Cloud.

  • DBT Core : maîtrise des transformations SQL et de la modélisation analytique.

  • Tableau : expertise dans la conception de dashboards et la restitution de données.

  • Airflow : connaissance de l'orchestration des pipelines de données.

  • SQL et Python pour l'intégration, la transformation et le traitement des données.

  • Data Modeling : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou équivalent.

  • GitLab / GitHub : versioning et pratiques CI/CD.

Vous êtes reconnu pour votre autonomie, votre capacité d'analyse et votre aptitude à comprendre des besoins métiers complexes pour les traduire en solutions Data concrètes.

Un anglais professionnel est indispensable pour évoluer dans un environnement international.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Snowflake
  • Tableau software

Un plus

  • Tableau
  • API Development
  • Finance (domaine)
  • SQL
  • dbt
  • Flux
  • Reporting / Dashboards
  • Airflow
  • GitLab
  • GitHub
  • Business Intelligence
  • Cloud

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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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