Data Ingénieur - Pipelines, Data Lake & IA

Talentsdici

Bordeaux

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EUR 70 000 - 90 000

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Résumé du poste

Talentsdici, basé à Bordeaux, recherche un Ingénieur Data chargé de concevoir et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT), ainsi que de gérer l'infrastructure Data Lake et Data Warehouse. Vous garantirez la qualité, la fiabilité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

Vous modéliserez les données selon les besoins métiers et analytiques et collaborerez avec les Data Scientists, Analysts et les équipes produit pour fournir des datasets exploitables, tout en automatisant

Qualifications

  • SQL avancé et optimisation des requêtes (vues et tables).
  • Maîtrise de Python.
  • Expérience avec Snowflake, Dbt et Airflow.
  • Aptitude à travailler avec les Data Scientists et les équipes produit.

Responsabilités

  • Concevoir et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT).
  • Gérer l'infrastructure data (Data Lake, Data Warehouse, Cloud, orchestrations).
  • Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des données tout au long du cycle de vie.
  • Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et analytiques.
  • Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et équipes produit pour fournir des Datasets exploitables.
  • Automatiser et industrialiser les processus data (tests, CI/CD, monitoring).
  • Veiller aux bonnes pratiques de gouvernance et conformité (RGPD, sécurité des accès).
  • Effectuer une veille technologique et proposer des améliorations continues.

Connaissances

SQL avancé
Python
appétence pour l'IA

Outils

Snowflake
Dbt
Airflow

Description du poste

Talentsdici, basé à Bordeaux, recherche un Ingénieur Data chargé de concevoir et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT), ainsi que de gérer l'infrastructure Data Lake et Data Warehouse. Vous garantirez la qualité, la fiabilité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

Vous modéliserez les données selon les besoins métiers et analytiques et collaborerez avec les Data Scientists, Analysts et les équipes produit pour fournir des datasets exploitables, tout en automatisant

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