En un coup d'œil
- Missions: Encadrer un Data Ingénieur et optimiser l'entrepôt de données Snowflake.
- Entreprise: SpikeeLabs, une ESN conviviale en pleine croissance.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, horaires flexibles et 12 jours de repos.
- Autres infos: Ambiance chaleureuse et opportunités de développement professionnel.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets innovants.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en ingénierie de données, expertise sur Snowflake et Power BI.
Le salaire estimé est compris entre 50000 - 60000 € par an.
Le contexte : Groupe industriel à taille humaine, plusieurs sites de production et une présence internationale, notre client consolide son système d'information décisionnel autour de Snowflake. Le poste est rattaché à la DSI.
Vous encadrez un Data Ingénieur spécialiste Talend et vous restez le référent technique de la plateforme data. Vous faites vivre et optimisez l'entrepôt de données Snowflake : modèles, performances, procédures stockées.
Vous construisez le reporting et les KPI sous Power BI, et vous administrez les workspaces, les droits et les assets. Vous développez et maintenez les traitements VBA Excel qui alimentent les métiers. Vous écrivez le SQL dont les métiers ont besoin.
Vous mettez en place les processus Master Data avec les key users et vous garantissez la qualité de la donnée sur tout son cycle de vie. Vous encadrez le Data Ingénieur : priorités, revue, montée en compétence. Vous assurez la conformité RGPD avec les équipes DPO.
Environ 5 ans en ingénierie de données, dont une expérience significative sur Snowflake. Très forte compétence technique sur Snowflake, Power BI et VBA Excel, procédures stockées comprises. SQL solide, expérience de construction ou d'exploitation d'un entrepôt de données. Bac +3 à +5 en informatique, data ou équivalent.
Une première expérience de lead technique ou d'encadrement est un plus, pas un prérequis : l'envie d'y aller compte autant.
Notre société SpikeeLabs est une entreprise de services du numérique spécialisée dans la conception, le développement et l’intégration de solutions logicielles métiers. Elle conçoit des solutions logicielles durables, adaptées aux enjeux métier de ses clients et parfaitement intégrées à leurs systèmes d'information.
Sa vocation : faire du numérique un levier concret et efficace au service de la performance des entreprises. Notre expertise s’articule autour de 6 piliers complémentaires :
- Réalisation logicielle : développement d’applications sur mesure, back-end et front-end
- Intégration de solutions métiers : mise en œuvre de progiciels et plateformes spécifiques
- Architecture & Urbanisation : conception d’architectures robustes, évolutives et sécurisées
- Infrastructure et Cloud : automatisation, cloud, conteneurisation, supervision, DevOps/SRE
- Data & IA : valorisation des données, data engineering, machine learning
- Design UX/UI : design d’interfaces intuitives centrées sur les usages
Rejoindre SpikeeLabs, c’est :
- Intégrer une ESN à taille humaine qui grandit vite, mais garde sa convivialité.
- Travailler dans une ambiance chaleureuse, exigeante mais bienveillante.
- Pouvoir proposer, expérimenter et contribuer activement à la vie de l’entreprise.
Les modalités :
Rémunération : 50 à 60 K€ brut annuel selon expérience. Forfait jour, du lundi au vendredi, horaires flexibles, 2 jours de télétravail par semaine. Lieu : secteur Nice-Sophia Antipolis / Alpes-Maritimes.
Les conditions du poste : Poste basé à Nice, possibilité de mobilité à Nantes, Rennes ou Paris. Vous bénéficierez de :
- 12 jours de repos,
- Compte Épargne Temps abondé par l'employeur tous les 2 ans,
- Accord d’entreprise,
- Accord d’intéressement.
En toute simplicité, nous sommes disponibles pour répondre à vos questions si vous en avez !
Lead Data Engineer Snowflake / Responsable Data employeur : SpikeeLabs
Rejoindre SpikeeLabs, c'est intégrer une entreprise de services du numérique à taille humaine, où l'ambiance chaleureuse et bienveillante favorise l'épanouissement professionnel. Située dans la région dynamique de Nice-Sophia Antipolis, vous bénéficierez d'opportunités de croissance, de flexibilité avec des horaires adaptables et du télétravail, ainsi que d'avantages tels qu'un compte épargne temps et un accord d'intéressement, le tout dans un cadre propice à l'innovation et à la collaboration.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data Engineer Snowflake / Responsable Data
✨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 SpikeeLabs
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez SpikeeLabs. 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 Lead Data Engineer Snowflake / Responsable Data
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez SpikeeLabs, 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 SpikeeLabs 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 SpikeeLabs. 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 SpikeeLabs
✨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 SpikeeLabs et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
