En un coup d'œil
- Missions: Transformez des données fragmentées en solutions sécurisées et performantes.
- Entreprise: Stratos, une entreprise innovante axée sur la technologie et les données.
- Avantages: Travail à distance possible, collaboration directe avec l'équipe projet.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle et voyages occasionnels à Paris.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique pour avoir un impact réel sur des projets innovants.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en ingénierie des données dans un environnement cloud.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Unlock business impact by turning fragmented data into secure, production-grade solutions.
- Snowflake
- Python
- Advanced SQL
Stratos supports clients in transforming their information systems. We operate in high-stakes environments and drive operational and digital performance.
We are seeking a Snowflake Data Engineer to design and deploy scalable, high-performance data platforms in demanding contexts (tech scale-ups, SMEs/mid-caps in transition).
Your mission
Working alongside a Stratos Partner, you will contribute to some or all of the following workstreams:
- Scope business priorities and structure data requirements.
- Design modern data architectures on Snowflake.
- Develop high-performance ELT pipelines; maintain and continuously optimise them.
- Establish data governance (data quality, security, cross-entity sharing).
- Automate deployments (CI/CD, Infrastructure as Code) and monitor data flows.
- Coach internal teams or integrators and structure documentation.
- Profile
- At least 5 years' experience in data engineering within a cloud environment.
- Proven, hands-on experience delivering Snowflake projects to production.
- Pragmatic, business-impact orientation (able to work under time constraints with KPI-driven objectives).
- Key technical skills
- Mastery of Snowflake (performance, pipelines, storage, security).
- Advanced SQL and Python scripting.
- Strong understanding of ELT flows and their industrialisation (dbt, Fivetran, Matillion, etc.).
- Snowflake integration with AWS/Azure/GCP.
- Knowledge of governance and security (RBAC, masking, data sharing, etc.).
- Nice to have
- Snowflake certifications (Core/Advanced).
- Experience with Spark/Scala.
- Familiarity with MDM tools, data catalogs, or governed-data solutions.
- Fully remote possible, with occasional travel to Paris.
- Direct collaboration with the project team (Data Analyst, Project Partner).
- Make an Impact: Join our Task Force
At Stratos, we don't merely provide services — we are a task force for our clients, working hand-in-hand to drive their vision forward.
An advisory firm accelerating businesses through Technology, Data and AI.
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Data Engineer in Paris employeur : Stratos
Stratos est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et la collaboration, offrant à ses employés des opportunités de croissance dans un environnement dynamique. Avec une culture axée sur l'automatisation et l'analyse de données, les équipes bénéficient d'une flexibilité de travail, y compris la possibilité de travailler à distance, tout en ayant l'occasion de voyager occasionnellement à Paris pour des collaborations directes. Rejoindre Stratos, c'est faire partie d'une force de transformation qui impacte réellement les entreprises grâce à la technologie et à l'intelligence artificielle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer 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 Stratos
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Stratos. 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 in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Stratos, 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 Stratos 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 Stratos. 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 Stratos
✨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 Stratos et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
