Voici une proposition d'annonce structurée dans le même format et le même niveau de lisibilité que tes précédents modèles. Data Engineer / Data Modeler Senior - Snowflake (F/H) Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer / Data Modeler Senior pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur financier / asset management. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la construction et de l'industrialisation de la couche Gold, avec un enjeu fort de mise à disposition de données fiables, modélisées et directement exploitables par les équipes BI et reporting. L'objectif de la mission est de consolider un socle data robuste, cohérent et documenté, au service des usages décisionnels du Groupe. ���� Votre rôle En tant que Data Engineer / Data Modeler, vous intervenez sur la conception, la structuration et l'industrialisation de la couche Gold de la plateforme data. Votre rôle consiste à transformer des données brutes et intermédiaires en datasets métiers exploitables, standardisés et alignés avec les besoins de reporting et de pilotage. Vous êtes garant.e de la cohérence des modèles de données, de la qualité des datamarts et de la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de documentation. Vos missions :  ���� Modélisation et construction de la couche Gold Vous êtes responsable de la structuration du modèle de données métier : Concevoir et implémenter les modèles de données de la couche Gold Structurer les datamarts à destination des équipes BI et reporting Définir les règles de transformation et d'agrégation des données Garantir la cohérence entre les différentes sources et domaines métiers Optimiser les modèles pour les usages analytiques et décisionnels ���� KPI, métriques et standardisation des données Vous contribuez à la définition des indicateurs de référence : Définir les KPI et métriques standard à l'échelle des domaines métiers Mettre en place les règles d'agrégation et de calcul des indicateurs Garantir l'homogénéité des définitions entre les différents usages Participer à la rationalisation des indicateurs existants Assurer la cohérence des données entre reporting et référentiels ���� Industrialisation, qualité et performance Vous participez à la fiabilisation et à la structuration de la plateforme : Mettre en place les bonnes pratiques de qualité des données Optimiser les performances des traitements et requêtes Snowflake Participer à la structuration des pipelines de transformation Assurer la robustesse et la maintenabilité des modèles Contribuer aux pratiques de versioning et d'industrialisation ���� Documentation et gouvernance data Vous jouez un rôle clé dans la structuration et la traçabilité des données : Documenter les datasets, modèles et transformations Maintenir la documentation technique et fonctionnelle des pipelines Décrire les règles de gestion et de transformation des données Mettre en place les bonnes pratiques de tagging et de lineage Contribuer à la gouvernance globale de la plateforme data ���� Environnement fonctionnel & technique ���� Domaine fonctionnel Data platform enterprise Data Warehouse / Data Lake BI et reporting Modélisation décisionnelle Asset management / environnement financier ���� Technologies & outils Snowflake SQL avancé Python (apprécié) Data modeling (Kimball / approche décisionnelle) Datamarts BI (Power BI, Tableau, Qlik selon contexte) Data lineage / catalogues de données Outils de transformation data (ETL / ELT) ���� Profil recherché Issu.e d'une formation supérieure en informatique, data ou ingénierie, vous justifiez d'une expérience significative en data engineering ou data modelling dans des environnements exigeants. Vous avez déjà travaillé sur la structuration de couches de données analytiques (idéalement Gold layer) et savez transformer des besoins métiers en modèles de données robustes et exploitables. Une expérience dans le secteur financier, asset management ou société de gestion est fortement appréciée. ���� Compétences attendues Expertise data engineering & modélisation Expérience confirmée en data engineering / data modeling Maîtrise de Snowflake Très bonne maîtrise du SQL Expérience en conception de datamarts Bonne compréhension des architectures data (DWH / Data Lake) Capacité à définir KPI et modèles de données métiers Gouvernance & industrialisation Bonne connaissance des pratiques de data governance Expérience en documentation de pipelines et datasets Sensibilité au versioning et à la qualité des d