En un coup d'œil
- Missions: Construire et faire évoluer des plateformes de données avec Snowflake, SQL et dbt.
- Entreprise: Kwanzeo, un leader en Data Intelligence avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec d'excellentes opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez les projets de données de nos clients.
- Qualifications: Expérience en ingénierie de données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Au sein du Pôle Data Intelligence chez Kwanzeo, nous recrutons un Data Engineer Snowflake confirmé pour construire et faire évoluer les plateformes de données de nos clients.
Vous travaillerez aux côtés de nos Tech Leads, de l’ingestion des données à leur mise à disposition pour l’analyse, les tableaux de bord et l’IA.
Vous développerez des pipelines Snowflake, modellerez les données avec SQL et dbt, et appliquerez les bonnes pratiques (tests, docs, CI/CD).
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Snowflake Data Engineer – Pipelines, SQL & dbt in Paris employeur : Kwanzeo
Kwanzeo est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'expertise technique et l'innovation sont au cœur des projets. En tant que Tech Lead Data Engineer Microsoft Fabric, vous bénéficierez d'opportunités de formation continue et d'un soutien pour votre développement professionnel, tout en travaillant sur des projets concrets qui transforment les plateformes Data de nos clients. Avec une culture d'entraide et un fort accent sur la montée en compétences, Kwanzeo est l'endroit idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence dans le domaine de la Data.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Snowflake Data Engineer – Pipelines, SQL & dbt in Paris
✨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 Kwanzeo
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Kwanzeo. 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 Data Engineer – Pipelines, SQL & dbt in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Kwanzeo, 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 Kwanzeo 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 Kwanzeo. 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 Kwanzeo
✨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 Kwanzeo et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
