Tech Lead Data Snowflake

Description du poste
-Conception & Architecture:
• Définir et valider les choix techniques sur Snowflake
• Garantir la performance, sécurité et scalabilité de la plateforme Data
• Mettre en place des mécanismes de détection des anomalies et d'optimisation continue des flux de données
-Encadrement & Accompagnement de l'équipe:
• Encadrer une équipe de Data Engineers/Developpeurs
• Valider les pipelines développés et veiller à leur industrialisation
• Diffuser et appliquer les guidelines et standards de l'équipe
-Gestion fonctionnelle & Relation métier:
• Recueillir les besoins métiers et les traduire en solutions Data pragmatiques et efficaces
• Concevoir et livrer des Dashboards pertinents pour le pilotage des activités
• Proposer des architectures de données adaptées aux cas d'usage
• Jouer un rôle de facilitateur entre les équipes techniques et fonctionnelles
-Innovation et Amélioration Continue:
• Identifier les axes d'optimisation
• Evaluer et introduire de nouveaux outils,frameworks et méthodologies dans l'écosystème Data
• Faire des recommandations stratégiques sur l'usage du Cloud (Azure;AWS) et solutions Data/IA

Qualifications
-Profil recherché:
• Formation supérieure en informatique, data engineering ou équivalent
• Expérience confirmée (10+ ans) en Data Engineering, dont une partie en Snowflake
• Expérience significative en tant que Tech Lead / Lead Data Engineer / PO Data dans un environnement complexe
• Idéalement une expérience dans l’automobile ou dans de grands groupes internationaux
• Expérience en recueil de besoins métiers et formalisation
-Compétences requises:
• Excellente maîtrise de Snowflake (data modeling, SQL avancé, optimisation de requêtes, gestion des warehouses)
• Solide expérience en data engineering : conception de pipelines ETL/ELT (Airflow, dbt, Talend, Informatica…)
• Bonne compréhension des architectures cloud (Azure, AWS..)
• Connaissances des approches de modélisation (Data Vault, Kimball, Star Schema)
• Maîtrise des outils CI/CD et environnements DevOps appliqués à la data
• Expérience sur les problématiques de sécurité, gouvernance et qualité des données
• Notions en IA/ML et collaboration avec des équipes Data Science
• Capacité à analyser et comprendre les besoins métiers (finance, supply chain, marketing, etc.).
• Aptitude à concevoir des solutions simples et orientées valeur
• Capacité à détecter les anomalies et proposer des actions correctives rapide.
• Expérience dans la mise en place de dashboards et indicateurs clés
• Expérience dans la collaboration avec des équipes Data Science et AI

Informations supplémentaires
-SoftSkills:
• Excellente communication, capacité à vulgariser des sujets techniques.
• Leadership naturel et capacité à accompagner/faire monter en compétences une équipe.
• Grande autonomie et sens de l’organisation.
• Orientation résultats et capacité à prioriser efficacement.
• Anglais courant (écrit & oral)

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