Symbiose.
Data engineer

Tech Lead Data - AWS / Snowflake / dbt / Data Modeling - Freelance (H/F)

Collective.work Marseille Indépendant publiée il y a 2 jours

Le poste

Notre client, un leader mondial de la logistique, construit sa plateforme data centrale. Elle sert 14 data domains et une quinzaine de squads analytics composées d'Analytics Engineers, de BA, de PO et de PM. Le client renforce son équipe de Tech Leads plateforme. Le poste est transverse : vous ne serez rattaché à aucune squad. Vous serez garant de la qualité, de la cohérence et de la vitesse de livraison de l'ensemble des squads, en binôme avec les Tech Leads en place. Vos missions : * Définir, faire appliquer et faire évoluer les standards de modélisation par couche (Bronze, Silver, Gold, exposition), la bibliothèque de patterns dbt et les conventions de code. * Mener les design reviews en amont du développement et les code reviews qui conditionnent le passage en recette. * Accompagner les squads au quotidien : deep dives, déblocage technique, montée en compétence des Analytics Engineers. * Contribuer aux décisions d'architecture : rédaction d'ADR, passage en comité d'architecture. * Participer à la fiabilité de la plateforme : observabilité, process d'incidents, analyse d'impact. * Porter des chantiers de la roadmap 2027 Environnement technique : * AWS : S3, Step Functions, ECS, CodeBuild / CodePipeline, CloudFormation * Snowflake : RBAC par domaine, RLS, tables Iceberg, Cortex (Analyst, Search, Agents) * dbt Core Informations pratiques : * Lieu : Marseillet, 4 jours de télétravail par semaine * Démarrage : ASAP * Durée : 12 mois renouvelables * Langues de travail : français et anglais (équipes internationales) 1. Au moins 7 ans en data engineering ou analytics engineering, dont plusieurs années comme Tech Lead ou référent technique sur plusieurs équipes. 2. Maîtrise avancée de dbt en production à grande échelle : structuration de projets multi-domaines, tests, packages, CI. 3. Solide expérience Snowflake : modèle de droits, performance, maîtrise des coûts. 4. Expertise en data modeling (dimensionnel / Kimball, architecture en couches) et capacité à faire appliquer des standards par la revue et l'automatisation. 5. Bonne connaissance d'AWS (orchestration, CI/CD, Infrastructure as Code). 6. Posture de leader transverse : pédagogie, sens de la décision écrite (ADR), aisance pour arbitrer entre squads. 7. Anglais courant indispensable. Les plus : Elementary, Step Functions / ECS, GitLab CI, Snowflake Cortex ou expérience de l'IA appliquée au développement data, data contracts, secteur logistique.