Contexte du posteAu sein d'une Direction des Systèmes d'Information, vous intervenez dans un programme stratégique de transformation Data visant à moderniser les usages décisionnels et à migrer les solutions historiques vers une plateforme Data Analytics Cloud basée sur AWS.
Dans le cadre d'un projet de sortie d'une infrastructure décisionnelle legacy, vous accompagnez la migration des usages BI vers une plateforme moderne reposant sur Snowflake, dbt, Airflow et Power BI.
Vous participez à l'industrialisation des traitements de données, à la réduction du Shadow IT et au renforcement de la gouvernance des données au sein de l'entreprise.
Enjeux du posteAccompagner la migration des usages décisionnels vers une plateforme Data Analytics cible.
Industrialiser les traitements de données et les cas d'usage BI métiers.
Garantir la qualité, la gouvernance et la maintenabilité des solutions Data.
Concevoir des modèles de données robustes et des pipelines automatisés pour l'alimentation des restitutions décisionnelles.
Contribuer à l'amélioration continue des pratiques Data Engineering.
Missions principalesRecueillir, analyser et challenger les besoins métiers.
Concevoir et développer des modèles de données Silver et Gold sous dbt dans Snowflake selon une architecture médaillon.
Mettre en ?uvre des mécanismes de Data Quality, de tests automatisés et de documentation.
Développer et administrer les datasets Power BI (modélisation en étoile, mesures DAX, sécurité RLS).
Concevoir et maintenir les DAGs Airflow pour l'orchestration des pipelines de données.
Participer aux cérémonies Agile, aux estimations de charge, aux revues de code et aux actions d'amélioration continue.
Collaborer étroitement avec les Architectes Data, Tech Leads, Product Owners et équipes métiers.
Livrables attendusModèles de données développés sous dbt.
Datamarts métiers et modèles sémantiques Power BI.
Pipelines et DAGs Airflow d'orchestration.
Spécifications techniques générales et détaillées.
Documentation technique et fonctionnelle.
Rapports de tests et de qualité des données.
Environnements de recette configurés.
Développements, correctifs et comptes rendus associés.
Profil candidat:
Compétences requisesSnowflake
dbt
SQL avancé & Python
Modélisation décisionnelle (Datamarts, Star Schema, MCD/MPD)
Airflow
Power BI (DAX, RLS, modélisation)
Data Quality & Tests automatisés
Dataiku
Rédaction de spécifications techniques
Profil recherchéExpérience confirmée en Data Engineering sur des environnements Cloud Data modernes.
Maîtrise des bonnes pratiques d'industrialisation et de gouvernance des données.
Forte capacité d'analyse et de communication avec les équipes métiers.
Sensibilité aux problématiques de performance, de qualité des données et d'optimisation des coûts de plateforme Data.
