> Markdown version of [/jobs/ext/3033448-consultant-data-engineer-snowflake-dbt-tableau-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3033448-consultant-data-engineer-snowflake-dbt-tableau-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Consultant Data Engineer - Snowflake - Dbt - Tableau H/F - **Company:** Anderson Rh - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Airflow, Confluence, JIRA, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Data Governance, Data Structures, Data Vault Modeling, Data Warehousing, Github, Python (Programming Language), Meta-Data Management, Scrum Methodology, Lucidchart, Microsoft SharePoint, SQL Databases, Tableau (Software), Management of Software Versions, Planning Software, Large Language Models, Snowflake, Gitlab, Git, Pandas, Pyspark, Data Analytics - **Published:** September 23, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83613518.html ## About the Role Snowflake : Confirmé - Impératif - DBT : Confirmé - Important - Airflow : Confirmé - Important - Tableau : Confirmé - Important - Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données - Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud - Orchestration de pipelines de données - Versioning et pratiques CI/CD - Documentation technique et fonctionnelle, Profil recherchéDe formation Bac +5 en informatique ou équivalent8 à 10 ans minimum d'expérienceMaîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment SnowflakeSolides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données)Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelleCapacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie ScrumForte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiersCapacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de donnéesAnglais professionnel - ImpératifCompétences confirmées sur Snowflake, DBT, AirflowCompétences souhaitables sur, 1. De formation Bac +5 en informatique ou équivalent 2. 8 à 10 ans minimum d'expérience 3. Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake 4. Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données) 5. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle 6. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum 7. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers 8. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données 9. Anglais professionnel - Impératif, SharePoint Anglais Intelligence artificielle API Contrôle qualité Confluence SQL Git Création d'une base documentaire Pro-activité Python Scrum Autonomie Gouvernance des données Gestion de base de données Jira Logiciels de gestion de versions ## Description Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Missions - Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. - Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). - Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. - Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. - Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. - Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. - Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. - Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Livrables - Dashboard de suivi des consommations d'eau - Dashboard de suivi des consommations d'énergie - Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Environnement technique - Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes - via APIs, exports ou connecteurs natifs) - Destination : Snowflake - Data Warehouse Cloud - Orchestration : Airflow - Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent - Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre - Visualisation / Restitution : Tableau - CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub - Documentation : Confluence, Jira, SharePoint, Bonus importants - Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. - Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests. ## Related Videos - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [WeAreDevelopers LIVE - Modern DevOps for IoT Devices and More](https://www.wearedevelopers.com/videos/1805-wearedevelopers-live-modern-devops-for-iot-devices-and-more) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Improving quality with Agentic AI with Rovo Dev and Xray](https://www.wearedevelopers.com/videos/2005-improving-quality-with-agentic-ai-with-rovo-dev-and-xray) - [Are Code Reviews Worth It? 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