Data Engineer Snowflake (AWS) - H/F

Skílls techniques initial: - Snowflake sur AWS - Data Vault 2.0 - dbt - Python / PySpark - Airflow

Contexte Technique

Snowflake déployé sur AWS, avec une maîtrise approfondie de la modélisation Data Vault 2.0. Environnements complexes à fort volume, sensibles aux enjeux opérationnels des secteurs du transport et de la logistique (suivi des flux, traçabilité, optimisation du dernier kilomètre, flux maritimes et portuaires).

Compétences Clés

• Snowflake on AWS
• Data Vault 2.0
• dbt
• SQL avancé
• Python / PySpark
• Airflow
• Kafka / Temps réel
• SnowPro Certif

Missions

Conception & Build de Data Platform

• Concevoir l’architecture de la plateforme de données (Snowflake sur AWS) selon les contraintes métier et de volumétrie.
• Modéliser en Data Vault 2.0 : Raw Vault, Business Vault, couche de présentation (Kimball / étoile-flocon pour le reporting).
• Exploiter les fonctionnalités avancées Snowflake : architecture multi‑cluster, Time Travel, Streams & Tasks, Snowpipe, partage de données inter‑comptes.
• Mettre en place les pipelines d’ingestion batch et temps réel (Airflow, Kafka, Airbyte).
• Automatiser les transformations via dbt (modélisation, tests, documentation) et orchestrer avec Airflow.
• Provisionner l’environnement en Infrastructure as Code (Terraform).

Optimisation & Fiabilisation

• Auditer les performances Snowflake : optimisation des requêtes, gestion des coûts de compute (FinOps).
• Mettre en place la gestion de la qualité des données (tests dbt, Great Expectations).
• Implémenter des stratégies de partitionnement et de clustering adaptées aux volumes.
• Industrialiser via CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) et démarche DataOps.

Accompagnement & Delivery

• Participer aux ateliers de cadrage avec les équipes métier et data.
• Rédiger la documentation technique et fonctionnelle.
• Former et faire monter en compétences les équipes client.
• Travailler en mode agile (Scrum / Kanban), en collaboration avec les Product Owners data.

Profil recherché

Titulaire d’un Bac+5 (école d’ingénieur ou université à dominante scientifique et technique) en Informatique, Data ou Génie logiciel, justification d’au moins 5 ans d’expérience en ingénierie des données, dont une expérience significative sur Snowflake.

Compétences techniques requises

• Cloud & Plateforme — Snowflake : architecture, optimisation, fonctionnalités avancées (Streams & Tasks, Snowpipe, Time Travel, data sharing).
• Modélisation — Data Vault 2.0 (Hubs, Links, Satellites, Business Vault), Kimball, modèles en étoile / flocon.
• Transformation & Orchestration — dbt, Airflow, Kafka, Airbyte.
• Langages — SQL avancé et Python (pandas, PySpark).
• Industrialisation — Git, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), DataOps, Terraform.
• Gouvernance & Qualité — tests dbt, Great Expectations, notions de gouvernance, lineage et data quality.
• Restitution — Power BI, Tableau, Metabase.
• Certifications — Certification Snowflake SnowPro Core / Advanced, vivement appréciée.

Soft Skills

• Autonomie, rigueur et sens du delivery.
• Capacité à dialoguer avec les équipes métier (transport, logistique) et à vulgariser.
• Esprit d’équipe, sens du service et posture conseil.
• Capacité à collaborer en français et en anglais (écrit et oral).

Engagement en faveur de la diversité

Au travers de ses recrutements, Klee Group cultive une politique en faveur de la diversité, de l’égalité professionnelle et des travailleurs handicapés.

Déroulement des entretiens

• Un premier échange téléphonique avec la responsable recrutement.
• Une rencontre avec un membre de l’équipe.
• Un dernier échange avec le futur manager.