Data engineer

À propos de la société Acteur majeur du secteur de l’énergie, cette entreprise exploite et développe une infrastructure nationale essentielle à l’approvisionnement des particuliers et des entreprises. Ses activités couvrent la conception, la construction, l’exploitation, la maintenance et la modernisation de ses réseaux. Dans un contexte de transition énergétique, elle accompagne notamment le développement de solutions telles que le biométhane et les nouvelles énergies. Sa mission est de garantir un service fiable, sûr et durable, tout en faisant évoluer ses infrastructures et ses pratiques. L’entreprise s’appuie sur des valeurs de responsabilité, de qualité, de collaboration et d’innovation pour répondre aux enjeux énergétiques de demain.

Ce que le poste implique Au sein d’une plateforme analytique en pleine modernisation, vous contribuerez à accélérer la migration des traitements Dataiku vers une architecture fondée sur dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de documentation, de tests et d’intégration continue. Vos responsabilités comprendront la structuration des différentes couches de données, la construction de pipelines ELT robustes et évolutifs, ainsi que l’écriture et l’optimisation de requêtes Snowflake afin de maîtriser les performances et les coûts. Vous analyserez les flux Dataiku existants et convertirez les traitements pertinents vers dbt, en vous appuyant également sur des outils de développement assistés par intelligence artificielle. Vous participerez aux revues de code, à la documentation, à la traçabilité des données, au suivi des pipelines et à la mise en place des alertes.

Compétences clés /

Ce que nous recherchons Expérience confirmée en ingénierie des données. Maîtrise avancée de dbt et Snowflake. Connaissance des architectures entrepôt de données, lac de données et approche médaillon. Expérience des pipelines ELT, de l’orchestration et de l’intégration continue. Capacité à analyser et migrer des flux Dataiku. Utilisation d’outils de développement assistés par intelligence artificielle. Rigueur en matière de qualité, de documentation, de traçabilité, de sécurité et de conformité des données.