En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données sur Snowflake.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique à Lyon dans une entreprise innovante.
- Avantages: Salaire compétitif, congés déménagement, et formation sur mesure en anglais.
- Autres infos: Opportunités de mécénat et programme Ambassadeur pour générer des revenus.
- Pourquoi ce job: Impactez des projets Data tout en développant vos compétences techniques.
- Qualifications: 3 à 5 ans d'expérience en tant que Data Engineer avec maîtrise de Snowflake.
Le salaire estimé est compris entre 63990 - 78210 € par an.
- En tant que Data Engineer (F/H) pour notre équipe lyonnaise, vous interviendrez sur :
- Conception & développement Construction et optimisation de pipelines de données (ELT/ETL).
Développement sur Snowflake : modélisation, optimisation, warehousing.
Création de traitements automatisés (Airflow, dbt, Tasks, Streams...).
- Architecture & industrialisation
- Contribution à l'architecture Data du groupe (Data Lake / DWH).
Structuration de la gouvernance : qualité, sécurité, traçabilité, monitoring.
Mise en place de bonnes pratiques Data Ops et CI/CD.
- Collaboration & accompagnement
- Travail en proximité avec les équipes internes (IT, Finance, RH, Delivery).
Support aux équipes métiers dans l'exploitation et la compréhension des données.
Participation aux évolutions technologiques de l’écosystème DATA.
- Stack & Compétences attendues
- Maîtrise avancée : Snowflake, SQL, Python Pipelines ELT/ETLOrchestration : Airflow, dbt ou équivalent Git, CI/CDConnaissance des architectures Data (DWH, Data Lake)
- Appréciées : Cloud : AWS / Azure / GCPDocker, monitoring, observabilitéData Ops, gouvernance, qualité de données
- Profil recherché
- 3 à 5 ans d’expérience comme Data Engineer Expérience concrète sur Snowflake (projets en production)Appétence pour les environnements Data complexes Français courant, anglais technique
- Infos complémentaires
- Mécénat de compétences : Donnez du sens à votre expertise en intervenant auprès d'associations ayant des besoins en informatique pendant votre période d'intermission.
- Dons associatifs : En nous rejoignant, choisissez une association qui vous tient à coeur, et Infogene versera généreusement un don de 100 euros en votre nom.
- Congé déménagement : Facilitez votre transition vers un nouveau chez-vous en profitant d'une journée de congé supplémentaire dédiée à votre déménagement.
- Offre mobilité durable : Nous prenons en charge jusqu'à 50€ par mois de vos frais de déplacement lorsque vous optez pour des moyens de transport alternatifs.
- Formation sur mesure en Anglais : Investissez dans votre réussite professionnelle avec notre programme de formation sur mesure en anglais, conçu pour enrichir votre vocabulaire et améliorer votre grammaire.
- Référent Infogene : Faites partie intégrante de notre succès en devenant référent sur un domaine d'intervention, guidant nos équipes pour remporter des projets et recruter de nouveaux talents.
- Ambassadeur Infogene : Votre réseau peut devenir une source de revenus supplémentaires avec notre programme Ambassadeur, où chaque mise en relation fructueuse est récompensée.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (F/H) - Snowflake in Lyon employeur : INFOGENE
Infogene est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la qualité des livraisons sont au cœur de nos préoccupations. En tant que Business Analyst, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets stratégiques dans des secteurs variés, tout en bénéficiant d'un accompagnement pour votre développement professionnel et personnel. Avec une culture d'amélioration continue et des équipes passionnées, Infogene vous permet de contribuer à des missions significatives tout en évoluant dans un cadre moderne et agile.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer (F/H) - Snowflake in Lyon
✨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 INFOGENE
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez INFOGENE. 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 Data Engineer (F/H) - Snowflake in Lyon
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez INFOGENE, 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 INFOGENE 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 INFOGENE. 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 INFOGENE
✨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 INFOGENE et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
