> Markdown version of [/jobs/ext/4143705-data-engineer-expert-snowflake-dbt-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4143705-data-engineer-expert-snowflake-dbt-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). --- # Data Engineer - Expert Snowflake & Dbt H/F - **Company:** Trimane - **Location:** Puteaux, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Cloud Computing, Databases, Continuous Delivery, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Transformation, Data Visualization, DevOps, Github, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Qliksense, Scripting, Macros, Snowflake, Git, Gitlab-ci, Information Technology, Jenkins - **Published:** October 14, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84408913.html ## About the Role Diplômé(e) d'une école d'ingénieur avec une spécialisation en Informatique, Mathématiques, Data ou dans un domaine technique similaire, vous souhaitez relever des défis ambitieux ? Ce poste est fait pour vous ! Ce que nous recherchons : Base de données & Transformation des données : - Expertise reconnue sur Snowflake (architecture, optimisation, sécurisation). - Expérience avancée avec DBT (modélisation, macros, testing). Visualisation de données : - Connaissance approfondie de Qlik Sense pour la création de tableaux de bord. Cloud Computing : - Maîtrise des services AWS liés à la data (S3, Lambda, Glue, Athena, Redshift). - Compréhension des architectures serverless et distribuées. CI/CD et outils de versionnement : - Familiarité avec les outils CI/CD (Git, Jenkins, GitLab CI, etc.). - Expérience avec les workflows de déploiement dans des environnements data. - Certifications : Snowflake ou AWS. Programmation et scripting : - Maîtrise avancée de Python et/ou SQL. - Connaissance des frameworks d'orchestration de données (ex. Apache Airflow). Soft skills & leadership : - Aisance à travailler en équipe et à collaborer avec des profils variés (Data Scientists, BI Analysts, DevOps...). - Autonomie, rigueur et sens de la priorisation dans un contexte agile., ETL SQL Optimisation des coûts AWS Git Qlik Sense Veille technologique Jenkins Python Autonomie Scripting Visualisation de données Programmation ## Description En tant que Data Engineer - Expert(e) Snowflake & DBT, vous serez au coeur de la conception, de la mise en oeuvre et de l'optimisation de nos pipelines de données dans un environnement moderne basé sur Snowflake, DBT, Qliksense, et AWS, tout en mettant en place des pratiques de CI/CD pour assurer des livraisons robustes et continues. En collaboration avec les équipes Data Science, Business Intelligence et IT, vous jouerez un rôle clé dans le traitement, la transformation et la visualisation des données, pour permettre des décisions basées sur des insights fiables. Ce que vous ferez : Conception et maintien des pipelines de données : - Développement et optimisation des pipelines ETL/ELT sur Snowflake en utilisant DBT pour les transformations. - Automatisation de flux de données avec des outils de workflow (ex. Airflow). Modélisation et transformation des données : - Conception de modèles de données robustes, scalables et orientés business. - Recommandation pour assurer la qualité des données et le suivi de leur conformité (Data Quality & Governance). Développement de dashboards et visualisations : - Création de visualisations avancées avec Qliksense en collaboration avec les équipes métier. Intégration avec AWS : - Configuration et maintien des services AWS (S3, Lambda, Glue, Redshift, etc.) pour répondre aux besoins en data engineering. - Gestion des ressources cloud et optimisation des coûts. Mise en place de pratiques CI/CD : - Construction et automatisation des déploiements via des outils de CI/CD (ex. Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions). - Assurer une livraison continue des modèles DBT et des pipelines Snowflake. Support et veille technologique : - Assurer le suivi des incidents, le monitoring et le support des pipelines de production. - Réaliser une veille technologique pour identifier de nouvelles opportunités et améliorer les processus existants.