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# Lead Data Engineer Snowflake - CDI H/F

- **Company:** Talan SAS
- **Location:** Aix-en-Provence, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Cloud Computing, Software Quality, Continuous Integration, JSON, Query Optimization, Role-Based Access Control, DataOps, SQL Databases, Data Streaming, Snowflake, Data Management
- **Published:** November 13, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85428672.html

## About the Role

En tant que Lead Data Engineer, vous êtes la référence technique de la plateforme data. Vous définissez les standards d'ingénierie, les patterns d'architecture et les bonnes pratiques permettant de construire des pipelines fiables, observables, industrialisés et scalables. Ce rôle couvre l'ensemble du flux de données - ingestion, transformation, exposition - avec une forte attente sur la maîtrise de la production, la qualité logicielle et l'excellence opérationnelle.Responsabilités principalesDéfinir et faire évoluer l'architecture des pipelines et des traitements data.Structurer les patterns d'ingénierie couvrant ingestion, transformation et exposition.Mettre en place les standards DataOps de l'équipe : CI/CD, tests automatiques, qualité, monitoring, alerting, exploitation.Piloter la stratégie de fiabilité en production : observabilité, incidents, reprises, SLA / SLO.Garantir la performance, la scalabilité et la maîtrise des coûts.Définir les standards
de modélisation et d'industrialisation.Encadrer techniquement les Data Engineers et sécuriser les choix techniques.Collaborer avec les équipes Cloud, Platform, Sécurité, Analytics et Architecture.Contribuer aux chantiers de modernisation, rationalisation et migration des plateformes data., SQL
Gestion des données
Maîtrise des coûts
JSON, Monitoring

## Description

En tant que Lead Data Engineer, vous êtes la référence technique de la plateforme data. Vous définissez les standards d'ingénierie, les patterns d'architecture et les bonnes pratiques permettant de construire des pipelines fiables, observables, industrialisés et scalables. Ce rôle couvre l'ensemble du flux de données - ingestion, transformation, exposition - avec une forte attente sur la maîtrise de la production, la qualité logicielle et l'excellence opérationnelle.

Responsabilités principales

 - Définir et faire évoluer l'architecture des pipelines et des traitements data.
 - Structurer les patterns d'ingénierie couvrant ingestion, transformation et exposition.
 - Mettre en place les standards DataOps de l'équipe : CI/CD, tests automatiques, qualité, monitoring, alerting, exploitation.
 - Piloter la stratégie de fiabilité en production : observabilité, incidents, reprises, SLA / SLO.
 - Garantir la performance, la scalabilité et la maîtrise des coûts.
 - Définir les standards de modélisation et d'industrialisation.
 - Encadrer techniquement les Data Engineers et sécuriser les choix techniques.
 - Collaborer avec les équipes Cloud, Platform, Sécurité, Analytics et Architecture.
 - Contribuer aux chantiers de modernisation, rationalisation et migration des plateformes data.

 - Snowflake : bases, schémas, warehouses, optimisation des requêtes et gestion des coûts.
 - SQL ELT, gestion des données semi-structurées (JSON) et patterns d'ingestion cloud.
 - Snowpipe / Snowpipe Streaming, Streams, Tasks, Dynamic Tables selon les cas d'usage.
 - RBAC, policies de sécurité, masking et gouvernance des accès., En tant que Lead Data Engineer, vous êtes la référence technique de la plateforme data. Vous définissez les standards d'ingénierie, les patterns d'architecture et les bonnes pratiques permettant de construire des pipelines fiables, observables, industrialisés et scalables. Ce rôle couvre l'ensemble du flux de données - ingestion, transformation, exposition - avec une forte attente sur la maîtrise de la production, la qualité logicielle et l'excellence opérationnelle.

Responsabilités principales

 * Définir et faire évoluer l'architecture des pipelines et des traitements data.
 * Structurer les patterns d'ingénierie couvrant ingestion, transformation et exposition.
 * Mettre en place les standards DataOps de l'équipe : CI/CD, tests automatiques, qualité, monitoring, alerting, exploitation.
 * Piloter la stratégie de fiabilité en production : observabilité, incidents, reprises, SLA / SLO.
 * Garantir la performance, la scalabilité et la maîtrise des coûts.
 * Définir les standards de modélisation et d'industrialisation.
 * Encadrer techniquement les Data Engineers et sécuriser les choix techniques.
 * Collaborer avec les équipes Cloud, Platform, Sécurité, Analytics et Architecture.
 * Contribuer aux chantiers de modernisation, rationalisation et migration des plateformes data.