En un coup d'œil
- Missions: Gérer et optimiser une plateforme Snowflake pour des projets innovants.
- Entreprise: Entreprise dynamique en pleine transformation digitale.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec de réelles possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe qui façonne l'avenir des données avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en administration Snowflake et compétences en DevOps/DataOps.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Le contexte
Dans le cadre d’un projet de transformation massif du SI, notre client met en place une plateforme Data interne complète, combinant environnements On-Premise et Cloud. L’objectif est de construire une plateforme industrialisée, résiliente et observable, capable d’accompagner de nouveaux usages Data et de répondre à des enjeux de volumétrie importants.
Vos missions
- Participer à la mise en place et à l’évolution de la plateforme Snowflake
- Administrer les environnements Snowflake sur AWS
- Mettre en place et gérer les identités et les droits d’accès
- Garantir la sécurité et la gouvernance de la plateforme
- Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD
- Industrialiser les déploiements et les opérations d’administration
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps / DataOps
- Suivre et optimiser les coûts dans une logique de FinOps
- Mettre en place les dispositifs de supervision et d’observabilité
- Suivre les performances et identifier les éventuels problèmes
- Contrôler la qualité et les flux de données injectés dans la plateforme
- Participer aux sujets de Data Quality, Data Masking, ETL et gestion des données
- Mettre en place les mécanismes de sauvegarde, résilience et haute disponibilité
- Proposer des améliorations d’architecture et d’outillage
- Accompagner les équipes MOE et les métiers dans l’utilisation de la plateforme
- Vulgariser les sujets techniques et faciliter l’adoption des nouveaux services
- Assurer le reporting et le suivi des sujets techniques
DataOps / Snowflake in Orléans employeur : Andema
Andema est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et dynamique au sein de la région lilloise. En tant que DBA Oracle/PostgreSQL, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en travaillant sur des projets innovants avec une équipe pluridisciplinaire. La culture d'entreprise valorise la fiabilité et l'autonomie, garantissant ainsi un cadre propice à l'épanouissement personnel et professionnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DataOps / Snowflake in Orléans
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Andema
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Andema. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que DataOps / Snowflake in Orléans
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Andema, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Andema que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Andema. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Andema
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Andema et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
