En un coup d'œil
- Missions: Intégrer, modéliser et restituer des données pour des projets de durabilité.
- Entreprise: Grande entreprise internationale avec un fort accent sur l'innovation durable.
- Avantages: Travail autonome, environnement dynamique et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Travail en équipe Agile avec une forte autonomie et des initiatives valorisées.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets significatifs qui impactent la durabilité mondiale.
- Qualifications: Expérience en ingestion et transformation de données, maîtrise de Snowflake et DBT.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability
Contexte de la mission
Dans le cadre de l’optimisation et de l’unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d’intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle.
Contrainte forte du projet
Couvrir des cas d’usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée.
Livrables
- Dashboard de suivi des consommations d’eau
- Dashboard de suivi des consommations d’énergie
- Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire
Objectifs de la mission
- Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes).
- Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc.
- Concevoir et implémenter des pipelines d’ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l’intégrité et la fraîcheur des données.
- Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l’analyse et la restitution.
- Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs.
- Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d’analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région.
- Documenter de manière exhaustive les pipelines d’ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d’assurer la maintenabilité et la transférabilité.
Environnement technique
- Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs)
- Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud
- Orchestration : Airflow
- Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent
- Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre
- Visualisation / Restitution : Tableau
- CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub
- Documentation : Confluence, Jira, SharePoint
Compétences techniques
- Snowflake : Confirmé – Impératif
- DBT : Confirmé – Important
- Airflow : Confirmé – Important
- Tableau : Confirmé – Souhaitable
- Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d’entrepôt de données
- Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud
- Orchestration de pipelines de données
- Versioning et pratiques CI/CD
- Documentation technique et fonctionnelle
Profil recherché
- Maîtrise des techniques d’ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake.
- Solides compétences en data modeling analytique.
- Excellentes pratiques en matière d’orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle.
- Capacité à travailler efficacement au sein d’une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum.
- Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers.
- Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données.
- Anglais professionnel – Impératif
Bonus importants
- Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d’un grand groupe international dans l’hôtellerie ou un secteur similaire.
- Expérience dans l’utilisation de l’IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.
CONSULTANT DATA ENGINEER - SNOWFLAKE - DBT - TABLEAU in Issy-les-Moulineaux 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 CONSULTANT DATA ENGINEER - SNOWFLAKE - DBT - TABLEAU in Issy-les-Moulineaux
✨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 CONSULTANT DATA ENGINEER - SNOWFLAKE - DBT - TABLEAU in Issy-les-Moulineaux
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.
