Data Engineer Analytics - Snowflake / dbt - Expert Données Digitales & Marketing - Freelance (H/F)
Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Data Engineer confirmé-e pour renforcer une squad Data dédiée au domaine Supply Chain.
Le contexte
Tu rejoins une organisation Data Mesh mature, structurée en squads par domaine métier. Ta squad réunit déjà un-e Data Product Owner, un-e Data Engineer et un-e Data Engineer Analyst: tu viens compléter cette équipe pour accélérer la construction et l'industrialisation des Data Products du domaine.
L'environnement est une Modern Data Stack complète et gouvernée: Snowflake, dbt Cloud, GitLab CI/CD, Terraform, observabilité automatisée, Semantic Layer. Le cadre de développement est posé, documenté et piloté par les équipes Data Platform - tu construis dans un framework solide, pas sur une page blanche.
Tes responsabilités
Conception & développement
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Concevoir les modèles de données analytiques du domaine: marts, agrégations business, features
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Développer les transformations dans dbt Cloud en appliquant une logique contract-first
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Construire des modèles Snowflake optimisés (performance, clustering, coûts)
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Traduire les règles métiers Supply en modèles fiables (taux de service, gestion de stock, flux logistiques)
Ingestion & Data Products
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Concevoir les pipelines d'ingestion depuis les systèmes sources (ERP, WMS, APIs, fichiers partenaires)
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Charger en zone RAW une copie fidèle, historisée et traçable, sans transformation métier
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Développer les modèles Staging: nettoyage, standardisation, logiques incrémentales, déduplication
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Construire les trois couches de Data Products: Source-Aligned, Core et Consumer (BI, Data Science, exposition API-ready)
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Définir les data contracts et les SLA de fraîcheur et de disponibilité
Industrialisation & Infrastructure as Code
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Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD GitLab
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Gérer les environnements dev / test / prod et garantir leur reproductibilité via Terraform
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Construire les objets Snowflake en IaC: schemas, rôles & RBAC, warehouses, resource monitors
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Appliquer les bonnes pratiques de branching, de versioning et de sécurité
Qualité, observabilité & FinOps
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Implémenter les tests dbt (schema tests, tests custom) et l'observabilité des pipelines
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Surveiller volumétries, fraîcheur et cohérence, détecter les anomalies en amont du métier
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Optimiser les requêtes et piloter le cost management (query history, sizing des warehouses)
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Contribuer à la documentation: dbt docs, data contracts, lineage
Collaboration Data Mesh
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Participer aux PI plannings, sprint plannings et sprint reviews
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Contribuer à la roadmap du Data Product avec le ou la Data Product Owner
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Échanger avec la Data Platform (Tech Lead, Data Architecte) et les key users du domaine
Le profil qu'on cherche
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Une solide expérience de Data Engineer sur une Modern Data Stack, en environnement de production
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Snowflake: niveau expert (modélisation, performance, coûts, RBAC)
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dbt Cloud: niveau expert (modèles incrémentaux, tests, macros, documentation)
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SQL avancé: c'est le cœur du métier ici
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Terraform et GitLab CI/CD: niveau avancé, en usage réel sur du déploiement d'objets data
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Outils d'observabilité de la donnée et pratique du data quality by design
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Data modeling orienté méthodologie Data Product, exposition de datasets certifiés, data contracts
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Semantic Layer, exposition API, culture FinOps
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Une expérience réelle en organisation Data Mesh: comitologie, rituels agiles, logique de domaine et de produit
Côté posture: forte culture produit, ownership, exigence sur la qualité, capacité à challenger le besoin métier avec écoute et conviction, et vrai goût du collectif en squad agile.
Modalités
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Freelance, démarrage rapide
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Projet long terme, rythme hybride
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Contexte
2 An(s)