En un coup d'œil
- Missions: Développez et optimisez la plateforme de données Snowflake tout en dirigeant des équipes techniques.
- Entreprise: Leader mondial en santé animale, engagé pour le bien-être des animaux et de la planète.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement inclusif, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Ambiance dynamique avec un fort accent sur la diversité et l'inclusion.
- Pourquoi ce job: Contribuez à une vision innovante et impactez la santé animale à l'échelle mondiale.
- Qualifications: Diplôme en informatique et 5 à 10 ans d'expérience en architecture de données.
Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.
Snowflake Technical Lead & Architect.
The success of a company depends on the passionate people we partner with.
Together, let's share our talents.
As a global leader in animal health, Ceva Animal Health believes our success is linked to our passionate people researching, developing , producing and supplying innovative health solutions for all animals, which contributes to the future of our diverse planet.
We are committed to ensuring the highest possible level of care and well-being for farm animals (poultry, pigs, ruminants), companion animals (dogs and cats) and wildlife.
Indeed, Our “Together, Beyond Animal Health” vision emphasizes that the health and wellbeing of people, animals and our planet are totally interlinked.
More than ever, Ceva is committed to a "One Health" approach.
As part of our “Diversity, Equity and Inclusion” policy, Ceva Animal Heath is committed to the employment of people with disabilities and will make reasonable accommodations throughout the interview process to ensure an inclusive and accessible experience for all applicants.
To request an accommodation, please contact a member of the Ceva Talent Acquisition team.
- Yourmissions
- Context
As part of the acceleration of our Data & AI strategy, we are looking for a Snowflake Technical Lead & Architect to contribute to the development and evolution of the Group’s Data Platform (Snowflake foundation and associated cloud environment).
Within the Data Platform & Engineering team, you will play a key role in defining technical standards and designing the target architecture.
As a hands-on architect, you will remain closely involved in development and engineering activities to ensure the platform’s performance, security and scalability.
- Main Responsibilities
- Vision & Strategy
- Define the target Data Platform architecture and contribute to its technology roadmap.
- Support key technical decisions related to the evolution of the Snowflake environment.
- Contribute to the Group’s Data & AI strategy.
- Design & Delivery
- Design the architecture of the platform, data layers and BI capabilities (reporting tools and capabilities).
- Define architectural models and patterns adapted to different use cases.
- Contribute to the development and industrialisation of platform components.
- Design data flows (ingestion, transformation, exposure).
- Governance, Quality & Compliance
- Ensure the security, integrity and compliance of the Data Platform.
- Implement secure data access models.
- Define and promote technical and data modelling standards.
- Continuous Improvement & Innovation
- Optimise platform performance and data processing workloads.
- Drive cost optimisation and usage management initiatives within the Snowflake environment.
- Integrate relevant technological developments to enhance platform capabilities.
- Collaboration & Technical Leadership
- Support Data Engineering teams in technical and architectural decision-making.
- Promote standards and best practices across the organisation.
- Work closely with business and technical teams to align the architecture with business needs.
- Yourprofile
Your Profile
- Higher education degree in Computer Science, Data, or a related field.
- 5 to 10 years of experience in Data Engineering, Data Architecture or Data Platform Architecture.
- Strong expertise in Snowflake and modern Data Architectures.
- Solid knowledge of data modelling, ingestion and transformation.
- Hands-on architect with a strong interest in development and technical topics.
- Technical leadership, agility, pragmatism and an affinity for building and evolving environments.
- Fluent English, both written and spoken.
- #J-18808-Ljbffr
Snowflake Technical Lead & Architect. in Libourne employeur : CEVA Logistics
Rejoignez une entreprise de logistique mondiale à Marseille, où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture de travail. En tant qu'apprenti acheteur dans le domaine des achats, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant dans un environnement dynamique et international. Nous valorisons le développement des compétences et offrons des avantages uniques, tels que des formations continues et un cadre de travail stimulant, pour vous aider à exceller dans votre carrière.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Snowflake Technical Lead & Architect. in Libourne
✨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 CEVA Logistics
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez CEVA Logistics. 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 Snowflake Technical Lead & Architect. in Libourne
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez CEVA Logistics, 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 CEVA Logistics 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 CEVA Logistics. 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 CEVA Logistics
✨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 CEVA Logistics et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
