En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des solutions Data robustes avec Snowflake et DBT tout en guidant les équipes.
- Entreprise: Une entreprise innovante à la pointe de la technologie Data.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre Agile avec des projets stimulants.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez l'architecture Data de demain.
- Qualifications: Expertise en Snowflake, DBT et leadership technique requis.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Contexte
Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement.
Missions principales
- Concevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake.
- Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud.
- Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data.
- Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT.
- Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT.
- Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT.
- Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data.
- Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud.
- Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources.
- Optimiser les traitements et les flux de données.
- Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données.
- Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes.
- Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques.
- Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques.
- Participer aux revues de code et aux revues d'architecture.
- Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data.
- Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier.
- Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre.
Compétences techniques indispensables
- Snowflake - expertise
- Certification Snowflake - Must Have
- DBT - expérience concrète
- Data Architecture
- Tech Lead / leadership technique
- Data Engineering
- ETL / ELT
- SQL
- Cloud Data Platform
Environnement technique
- Data Warehouse / Data Cloud - Snowflake
- DBT
- SQL
- Data Engineering / Big Data - Apache Spark, PySpark, Python, Pandas, Hadoop, Impala
- Cloud / Azure - Microsoft Azure, Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage / ADLS
- Data Integration / Orchestration - Azure Data Factory, Informatica, Stonebranch, Power Automate
- Analytics / BI - Power BI
- DevOps / Collaboration - GitHub, Databricks Repo, Jira, Confluence
- Méthodologie - Agile
Profil recherché
Nous recherchons un profil Senior Data Architect / Tech Lead, disposant d'une solide expertise Snowflake et d'une expérience concrète sur DBT. Le candidat doit être capable de prendre de la hauteur sur les problématiques d'architecture tout en conservant une bonne capacité d'intervention technique sur les sujets Data Engineering, Cloud, pipelines ETL/ELT et transformation des données.
Data Architect Snowflake / Tech Lead employeur : Smartpoint
SMARTPOINT est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif à Paris. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un soutien constant pour le développement des compétences, nous valorisons l'autonomie et l'innovation. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une aventure enrichissante où chaque contribution compte.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Architect Snowflake / Tech Lead
✨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 Smartpoint
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Smartpoint. 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 Architect Snowflake / Tech Lead
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Smartpoint, 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 Smartpoint 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 Smartpoint. 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 Smartpoint
✨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 Smartpoint et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
