Lead Data Engineer Snowflake H/F Washington Frank

Lead Data Engineer Snowflake - Construisez et faites briller notre Data Platform !

Vous êtes passionné(e) par l'architecture data moderne, Snowflake n'a plus de secrets pour vous, et vous aimez autant bâtir que faire grandir des équipes ?
Rejoignez une entreprise en pleine accélération data, où vous aurez un impact direct sur la transformation, l'industrialisation et l'innovation du platform.

Votre mission

En tant que Lead Data Engineer Snowflake, vous serez le ou la référent(e) technique de la Data Platform. Vous combinerez expertise Snowflake, leadership d'équipe, vision DataOps et culture Software Engineering au service d'un écosystème en pleine modernisation.

1. Data Engineering & Architecture

- Maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines de données existants (SSIS, SnowSQL, Python).

- Concevoir l'architecture du Data Warehouse : modélisation dimensionnelle (étoile), optimisation des performances, standardisation des patterns.

- Intégrer des sources hétérogènes (fichiers, bases SQL, APIs) en garantissant qualité, gouvernance et disponibilité des données.

- Participer aux ateliers métiers pour comprendre les besoins, challenger les solutions et proposer une vision technique long terme.

- Implémenter des fonctionnalités avancées : procédures Snowflake Containers, Snowpark, automatisations, scripts génériques.

2. Expertise Snowflake (Administration & Avancé)

- Vous êtes le point d'entrée sur toute la stack Snowflake :

- Gestion des comptes, rôles et privilèges (RBAC), warehouses, clusters.

- Optimisation fine : tuning SQL, gestion des stages, Time Travel, Zero-Copy Cloning, monitoring Snowsight.

- Sécurité avancée : Dynamic Data Masking, Row Access Policies.

Intégration avec des outils tiers (Streamlit, Snowpark, Power BI, etc.).

3. Release Manager & DataOps

- Piloter les cycles de déploiement des pipelines et applications Snowflake via GitLab CI.

- Superviser les promotions entre environnements (dev recette production).

- Garantir la stabilité, limiter les downtimes, renforcer l'automatisation et la fiabilité des workflows.

- Faire évoluer continuellement les pratiques CI/CD Data.

4. Leadership, Mentorat & Collaboration

- Encadrer une équipe de Data Engineers, réaliser des revues de code, diffuser les bonnes pratiques (archi, tests, data quality, mises en prod).

- Travailler main dans la main avec les PO, Architectes, Data Scientists et équipes métiers.

- Contribuer activement à la roadmap technique et proposer des améliorations continues.

- Identifier les leviers d'innovation : IA/ML sur Snowflake Cortex, automatisations, patterns d'architecture, FinOps data...