data engineer DBT/Snowflake/DATAIKU

DATAMED RESEARCH
Paris, France
2 months ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Agile Methodology Airflow Amazon Web Services Automation of Tests Cloud Computing Cloud Database Code Review Data Governance Data Mart Python (Programming Language) Power BI SQL Databases
+5 more
MPD (programming Language) Snowflake Data Analytics Star Schema Dataiku

Job description

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.

Requirements

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.

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on indeed.com

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:15 min

Empowering domain teams with an open data platform

Sandhya Menon Sandhya Menon · WWC Europe 2026

1:46 min

Traditional data architecture before Microsoft Fabric

Dr. Alexander Wachtel Dr. Alexander Wachtel +1 · WWC 2025

3:09 min

Balancing data science skillings alongside systems engineering rigor

Nico Schmidt · LIVE

3:05 min

Audience questions on AI agents and pipeline vectorization

Joy Joy · WWC 2024

3:48 min

Standardizing data access schemas with OData

Florian Bader Florian Bader · WWC Europe 2026

2:35 min

Evaluating when to adopt Argo Workflows for data pipelines

Hauke Brammer · WWC 2023

Videos

See all

Related articles

See all