Ingénieur·e de Données (f/m/d) – Architecture Data Warehouse & ELT

Actuellement, notre modélisation des données et notre logique de transformation se trouvent principalement dans l'outil BI.
L'objectif de ce rôle est de construire une architecture de données propre et évolutive en dehors de la couche de reporting.

En tant qu'ingénieur de données, vous êtes responsable de la structure de notre Data Warehouse – y compris l'architecture ELT, la logique de transformation et l'orchestration des pipelines.

L'accent est mis clairement sur l'architecture, la modélisation des données et l'infrastructure durable – et non principalement sur la création de tableaux de bord.

• Concevoir et construire une architecture ELT moderne (du Raw au Staging jusqu'au Data Mart).

• Développer et entretenir un Data Warehouse structuré avec une logique de transformation en dehors de l'outil BI.

• Modéliser les données à l'intérieur du Warehouse (par exemple, Star Schema, à terme Data Vault, SCD2).

• Mettre en œuvre des transformations versionnées avec dbt ou des outils similaires.

• Construire et orchestrer des pipelines de données stables et automatisés (par exemple, avec Airflow, Prefect ou Dagster).

• Intégrer des sources de données internes et externes (boutique, ERP, CRM, plateformes marketing, APIs).

• Assurer la qualité des données, le monitoring et la gestion des erreurs au sein de l'architecture des pipelines.

• Développer techniquement la plateforme de données en termes de performance, évolutivité et intégration cloud à long terme.

• Expérience dans la construction de Data Warehouses ou d'architectures ELT (Raw → Staging → Data Mart).

• Maîtrise de MS SQL Server ainsi que des requêtes complexes, des procédures stockées et de l'optimisation des performances.

• Modélisation structurée des données (par ex. Star Schema, SCD2).

• Utilisation de dbt (ou équivalent) pour une logique de transformation propre et versionnée en dehors de l'outil BI.

• Expérience avec l'orchestration (Airflow, Prefect, Dagster) et la construction de pipelines stables.

• Utilisation systématique de Python pour le traitement des données et la logique des pipelines.

• Compréhension des données de suivi (Google Analytics, Meta Ads) et de leur intégration dans le modèle de données.

• Utilisation pragmatique des outils BI tels que Power BI.

• Anglais niveau B2.

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