> Markdown version of [/jobs/ext/4651344-senior-data-engineer-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4651344-senior-data-engineer-f-h). 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). --- # Senior Data Engineer F/H - **Company:** Safran - **Location:** Luik, Belgium - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Amazon Web Services, Amazon S3, Databases, Continuous Integration, Data Architecture, Information Engineering, Data Infrastructure, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Identity and Access Management, Python (Programming Language), Offset Printing, Performance Tuning, Power BI, SQL Databases, Data Streaming, Talend, Snowflake, Change Data Capture, Git, Low Latency, Apache Kafka, Programming Languages - **Published:** November 10, 2026 - **Apply:** https://dejobs.org/x/x/DCA94C2A05EA4B8DAA361C400928A3F4/job/ ## About the Role * Expérience professionnelle d'au moins 10 ans en Data Engineering, Data Platform ou architecture Data, dont plusieurs années sur des environnements de données complexes et à forte volumétrie. * Expertise approfondie de Snowflake ou équivalent : architecture, sécurité, optimisation des performances et des coûts, chargement et déchargement des données, Snowpipe, Tasks, Streams, Time Travel et Zero-Copy Cloning. * Excellente maîtrise de SQL, notamment pour l'écriture et l'optimisation de requêtes complexes et de procédures stockées dans Snowflake. * Expérience confirmée dans la définition et la mise en œuvre d'architectures et de modèles de données Snowflake : schémas, tables, vues, data warehousing et modélisation. * Solide expérience d'AWS S3 comme espace de stockage, de staging ; connaissance d'AWS IAM et, selon les cas d'usage, de Lambda et Glue. * Expérience confirmée dans la conception, l'industrialisation et l'exploitation de pipelines ETL/ELT critiques, ainsi que dans le réglage des performances, l'observabilité et la gestion des incidents. * Maîtrise d'au moins un langage de programmation utilisé en Data Engineering ; Python est fortement privilégié. * Expérience d'un ou plusieurs outils ETL/ELT tels que Talend ou dbt, ainsi que de Git et des pratiques CI/CD. * Capacité démontrée à résoudre des incidents complexes, à retracer la logique entre packages, procédures stockées et sources de données, et à conduire des revues de conception et de code. * Leadership technique, capacité à challenger et à décider, excellentes compétences de communication écrite et orale, et aptitude à accompagner des équipes IT et métier, y compris dans un contexte international à distance. * Expérience confirmée des architectures de données en temps quasi réel et orientées événements, avec Apache Kafka ou une plateforme compatible, incluant la conception des topics, le partitionnement, les consumer groups, la gestion des offsets et l'évolution des schémas. * Maîtrise des principes et outils de Change Data Capture (CDC), par exemple Debezium, Kafka Connect ou des solutions équivalentes, pour répliquer de manière incrémentale et fiable les changements issus de bases de données ou d'applications vers Snowflake. * Connaissance des modes d'intégration streaming et near real time avec Snowflake, notamment Snowpipe Streaming, ainsi que des compromis entre latence, débit, cohérence, coûts et exploitabilité. * Capacité à industrialiser et exploiter des flux streaming critiques : garanties de livraison, idempotence, gestion des doublons et des événements tardifs, reprise après incident, observabilité, alerting, sécurité et gouvernance des schémas. * Expérience de Microsoft Power BI Service et de son intégration avec Snowflake, notamment pour la connexion aux données, les modèles sémantiques, les jeux de données, les rapports, les espaces de travail, la sécurité et l'optimisation des performances., BAC+5 Niveau d'expérience min. requis Supérieure à 8 ans ## Description En tant que Senior Data Engineer, vous jouez un rôle de référent technique dans la conception, le développement et l'évolution de notre plateforme de données Snowflake. Fort·e d'au moins 10 ans d'expérience, vous prenez en charge les sujets Data les plus complexes, de l'ingestion via AWS S3 jusqu'à la transformation, la sécurisation, l'optimisation et la mise à disposition des données. Vous définissez les standards d'ingénierie, contribuez aux choix d'architecture, accompagnez les autres Data Engineers et collaborez avec les architectes Data, analystes, data scientists, équipes IT et interlocuteurs métier afin de fournir des solutions fiables, performantes et pérennes. Vos missions sont de : * Définir l'architecture technique, concevoir et piloter la mise en œuvre de pipelines de données robustes, évolutifs et industrialisés pour ingérer des données de sources variées dans Snowflake. * Développer et exploiter des processus ETL/ELT couvrant la transformation, le nettoyage et le chargement des données dans l'écosystème Snowflake et AWS. * Utiliser AWS S3 comme zone d'atterrissage principale, en assurant des transferts efficaces et une intégration fiable avec Snowflake. * Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes et des procédures stockées Snowflake pour la manipulation, la transformation et l'optimisation des performances. * Mettre en œuvre les fonctionnalités Snowflake adaptées aux besoins, notamment Snowpipe, Tasks, Streams, Time Travel et Zero-Copy Cloning. * Concevoir et maintenir les modèles de données Snowflake, notamment les schémas, tables et vues, selon les principes de data warehousing et de modélisation des données. * Piloter le diagnostic et l'optimisation des pipelines et de la plateforme Snowflake afin d'en garantir la performance, la fiabilité, la maîtrise des coûts et le passage à l'échelle. * Définir et faire appliquer les standards de qualité, d'intégrité, de gouvernance, d'observabilité et de traçabilité des données sur l'ensemble des flux. * Définir et appliquer les bonnes pratiques de sécurité dans AWS et Snowflake, notamment la gestion des accès, des rôles et des habilitations via AWS IAM. * Concevoir, industrialiser et maintenir des architectures d'ingestion et de traitement en temps quasi réel (near real time), basées notamment sur Apache Kafka et des mécanismes de Change Data Capture (CDC), afin d'alimenter Snowflake de manière fiable et à faible latence. * Définir et superviser les mécanismes de résilience et d'exploitation des flux événementiels : gestion des schémas, rejouabilité, idempotence, traitement des doublons, reprise sur incident, supervision de la latence et traçabilité de bout en bout. * Challenger les besoins et les choix techniques, conseiller les architectes Data et les parties prenantes, et contribuer aux décisions d'architecture et à la feuille de route de la plateforme Data. * Assurer le mentorat des Data Engineers, réaliser des revues de conception et de code., Vous ferez partie de l'équipe de la Digital Factory, et plus principalement de l'équipe Data Tech. Accompagné de votre manager Alexandre Sartini. Le style managérial de Alexandre est décrit comme participatif ; ce dernier entretient des relations proches avec ses équipes et fait preuve d'une grande capacité d'écoute. Il n'hésite pas à déléguer et accorde rapidement sa confiance. Il s'assure cependant que vous ayez toutes les ressources nécessaires pour réaliser votre travail.