DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA. Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc. Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants. https://www.dgtl-performance.com Le poste : Notre client, acteur évoluant dans un environnement data complexe et exigeant, recherche un Data Engineer confirmé pour concevoir, construire et opérer une infrastructure de données robuste, couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur - de l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données aux équipes métier - au sein d'un écosystème technologique moderne centré sur SQL Server, dbt et Power BI Reporting Services. Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire et travaillant en méthodologie Agile, vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'une plateforme data structurée autour d'une architecture médaillon (Bronze / Silver / Gold), garantissant qualité, traçabilité et performance des données. Vous jouerez un rôle central dans la fiabilisation des pipelines ETL/ELT, la gestion des mécanismes d'alimentation (flux delta et flux plein, gestion de l'historique) ainsi que dans l'optimisation des traitements sur des volumes de données importants. Vous collaborerez étroitement avec les Product Owners, les équipes produit, plateforme et administration, afin de cadrer les projets, qualifier les besoins et produire des livrables à forte valeur ajoutée. La mise en œuvre de pratiques CI/CD (Azure DevOps ou GitLab) sera au cœur de votre démarche, assurant l'intégration continue, les tests automatisés, la qualité de code et l'orchestration des déploiements. Responsabilités : - Concevoir et développer des jobs ETL/ELT réutilisables et maintenables (SSIS, Talend, Azure Data Factory) - Modéliser et structurer les couches de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, Cubes SSAS) selon l'architecture médaillon - Gérer les mécanismes d'alimentation des flux de données : chargements delta et plein, gestion de l'historique et de la rejouabilité - Intégrer des sources de données hétérogènes via API, transferts de fichiers et autres mécanismes d'ingestion - Assurer le tuning et l'optimisation des requêtes SQL, DAX et MDX pour garantir les performances en production - Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme data et traiter les incidents de production - Participer aux phases de cadrage et de scoping des projets data avec les parties prenantes métier et techniques - Mettre en œuvre et maintenir les pipelines CI/CD, les tests de qualité de données et les processus de déploiement automatisés Profil recherché : Indispensables : - Maîtrise de SQL Server (DB Engine, SSIS, SSAS, Power BI Reporting Services - PBIRS) - Solides compétences en SQL avec une forte capacité d'optimisation de requêtes ; connaissance de DAX et/ou MDX - Expérience confirmée en conception et opération de pipelines ETL/ELT (Talend, SSIS, Azure Data Factory) - Maîtrise de dbt pour la modélisation et la transformation des données - Bonne connaissance des architectures de données modernes, en particulier l'architecture médaillon (Bronze / Silver / Gold) - Expérience avec des moteurs de traitement distribué (Trino ou équivalent) et des solutions de stockage objet (MinIO ou équivalent) - Pratique des outils CI/CD : Azure DevOps et/ou GitLab (intégration continue, tests, déploiement automatisé) - Expérience en environnement Agile (Scrum ou Kanban) et capacité à collaborer avec des Product Owners et des équipes transverses - Autonomie, rigueur et sens de la communication pour interagir efficacement avec les parties prenantes métier et techniques Fortement appréciés : - Expérience sur des pipelines de données scalables dans l'écosystème Google Cloud Platform (BigQuery, Google Cloud Storage, Dataproc) - Connaissance des pratiques de qualité et de gouvernance des données (data quality, data lineage, catalogage) - Expérience dans la gestion de grands jeux de données et l'assemblage de datasets complexes répondant à des besoins métier variés - Appétence pour les problématiques de performance et de scalabilité des architectures data - Capacité à participer aux phases de qualification et de cadrage de projets (rédaction de spécifications, estimation de charge)