En un coup d'œil
- Missions: Définir et faire évoluer l'architecture des pipelines data tout en garantissant leur fiabilité.
- Entreprise: Talan, un groupe international innovant dans la transformation Data & IA.
- Avantages: Opportunités de carrière, environnement dynamique et impact mesurable sur les projets.
- Autres infos: Leadership technique reconnu et forte culture de la qualité.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe d'experts et façonnez l'avenir des données avec des technologies avancées.
- Qualifications: Excellente maîtrise de SQL, Python et des pratiques d'ingénierie de données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
En tant que Lead Data Engineer, vous êtes la référence technique de la plateforme data.
Vous définissez les standards d’ingénierie, les patterns d’architecture et les bonnes pratiques permettant de construire des pipelines fiables, observables, industrialisés et scalables.
Ce rôle couvre l’ensemble du flux de données — ingestion, transformation, exposition — avec une forte attente sur la maîtrise de la production, la qualité logicielle et l’excellence opérationnelle.
- Responsabilités principales
- Définir et faire évoluer l’architecture des pipelines et des traitements data.
- Structurer les patterns d’ingénierie couvrant ingestion, transformation et exposition.
- Mettre en place les standards Data Ops de l’équipe : CI/CD, tests automatiques, qualité, monitoring, alerting, exploitation.
- Piloter la stratégie de fiabilité en production : observabilité, incidents, reprises, SLA / SLO.
- Garantir la performance, la scalabilité et la maîtrise des coûts.
- Définir les standards de modélisation et d’industrialisation.
- Encadrer techniquement les Data Engineers et sécuriser les choix techniques.
- Collaborer avec les équipes Cloud, Platform, Sécurité, Analytics et Architecture.
- Contribuer aux chantiers de modernisation, rationalisation et migration des plateformes data.
- Excellente maîtrise de SQL, Python et des pratiques d’ingénierie de données en production.
- Très bonne compréhension des architectures data end-to-end : ingestion, transformation, exposition, consommation analytique.
- Maîtrise des orchestrateurs, du scheduling, des stratégies de reprise et du traitement des incidents.
- Expérience avancée dans la conception de pipelines robustes : idempotence, reprocessing, backfills, gestion des dépendances.
- Maîtrise des architectures médaillon et de leur industrialisation.
- Maîtrise des approches de modélisation : Data Vault 2.0 (Raw Vault / Business Vault) et modélisation dimensionnelle avancée.
- Capacité à standardiser frameworks, patterns, conventions de nommage et règles de qualité.
- Mise en œuvre de pipelines CI/CD pour le déploiement des traitements data.
- Définition et automatisation de tests techniques et fonctionnels (qualité, schéma, régression, intégration).
- Mise en place d’une observabilité data complète : logs, métriques, dashboards, alerting, runbooks
- Leadership technique reconnu.
- Capacité à structurer, arbitrer et faire converger.
- Forte culture de la fiabilité et de la qualité.
- Capacité à coacher et faire progresser les équipes.
- Excellente communication avec des interlocuteurs techniques et transverses.
- Informations supplémentaires
- Snowflake : bases, schémas, warehouses, optimisation des requêtes et gestion des coûts.
- SQL ELT, gestion des données semi-structurées (JSON) et patterns d’ingestion cloud.
- Snowpipe / Snowpipe Streaming, Streams, Tasks, Dynamic Tables selon les cas d’usage.
- RBAC, policies de sécurité, masking et gouvernance des accès.
- Description de l'entreprise
Fondé en France, Talan est aujourd’hui un groupe international qui accompagne ses clients dans leur transformation Data & IA, de bout en bout, en combinant conseilenmanagementetexpertise technologique.
Avecplus de 6000collaborateurs sur 5 continents, nous accélérons les transformations de nos clients à travers des partenariats de long terme, en créant un impact mesurable et durable.
Notre proposition de valeur repose sur un écosystème d’innovation structuré : 2 500 experts Data&IA, des solutions propriétaires construites sur des modèles avancés et un laboratoire de rechercheappliquée, de développement expérimental et d’innovation.
Nous traduisons l’innovation technologique en avantage concurrentiel depuis plus de 20 ansdans des secteurs stratégiques : banques et services financiers, énergie, transport et mobilité, luxe et distribution, santé.
Porté par sa promesse de Positive Innovation, Talan s’impose comme un acteur de référence pour répondre à la complexité croissante des environnements économiques, technologiques et réglementaires.
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Lead Data Engineer, Snowflake — Platform Architect in Paris employeur : Talan
Coexya est un employeur de choix, offrant un environnement de travail bienveillant et inclusif, où le respect, l'engagement et le partage sont au cœur de sa culture d'entreprise. Avec des opportunités de croissance professionnelle et une forte implication dans des projets à impact sociétal, vous aurez la chance de contribuer à la mobilité urbaine intelligente tout en bénéficiant d'une rémunération compétitive et d'un cadre de travail dynamique à Lyon. Rejoindre Coexya, c'est s'engager dans une aventure professionnelle enrichissante au sein d'une équipe experte et passionnée par l'innovation et le développement durable.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data Engineer, Snowflake — Platform Architect 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 Talan
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Talan. 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 — Platform Architect in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Talan, 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 Talan 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 Talan. 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 Talan
✨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 Talan et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
