Data engineer senior

Optimize matter est un cabinet Tech spécialisé en Data & AI, qui accompagne la transformation des grandes organisations par une expertise technique de pointe et une culture résolument practitioner.

De la conception à la mise en production, nos experts confirmés conçoivent et déploient les cas d'usage les plus avancés à la croisée de l'Analytics, du cloud et de l'intelligence artificielle.

Notre singularité tient à un modèle qui privilégie l'expertise sur le volume : des équipes pluridisciplinaires resserrées, et un lab interne où nous éprouvons en continu les technologies émergentes pour rester en avance sur notre domaine et les industrialiser au bénéfice de nos clients.

Notre expertise se structure autour de quatre practices : Conseil & Tech Advisory, Data Analytics, CX & Conversion, Cloud & AI.

Plus d'une centaine d'entreprise nous font déjà confiance pour leurs enjeux Data & AI les plus exigeants, parmi lesquelles Auchan, EDF ou encore LVMH.

Notre ambition : devenir un acteur européen de référence de la Data & AI, en faisant réussir nos clients et grandir nos équipes.

A propos du poste

Référent technique de la practice Cloud & AI, vous êtes garant de la construction de l'ensemble de nos pipelines data, sur Google Cloud comme sur Snowflake. Vous concevez et industrialisez les plateformes data de nos clients, de l'ingestion à la mise à disposition des données, au travers de missions à fort enjeu :

Architecture & Standards : Vous concevez et faites évoluer le socle de référence de nos pipelines (infrastructure as code, architecture médaillon, conventions de nommage, CI/CD) et vous garantissez son application sur l'ensemble des projets de la practice. Vous rédigez le Dossier d'Architecture Technique (DAT) de chaque plateforme livrée.

Ingestion & Intégration : Vous concevez les flux d'ingestion des données Martech et Adtech (GA4, Google Ads, Meta, CM360, CRM, e-commerce) vers Google Cloud et Snowflake, en arbitrant entre connecteurs managés et développements spécifiques.

Modélisation & Data Products : Vous construisez des datasets unifiés multi-sources, fiables et documentés, exploitables aussi bien pour la BI que pour les cas d'usage d'IA agentique (couche sémantique, accès via MCP).

Data Quality & Observabilité : Vous êtes garant de la fiabilité des données en production : tests automatisés, monitoring, alerting et gestion des incidents.

Industrialisation & Run : Vous formalisez les procédures d'exploitation, assurez le transfert vers les équipes en charge du run, conduisez les revues de code et validez les mises en production.

Cadrage & Chiffrage : Vous contribuez aux phases d'avant-vente en formulant les recommandations d'architecture, en estimant les charges et en dimensionnant les coûts d'exploitation (FinOps).

Knowledge Sharing & Mentoring : Vous capitalisez les savoir-faire au sein de nos documentations internes et accompagnez la montée en compétence des Data Analytics Engineers de la practice.

Business Partnering : Vous détectez proactivement les nouveaux besoins chez nos clients et proposez des cas d'usage à forte valeur (agentic analytics, activation de la donnée, cloud souverain S3NS…).

3/ Leadership & Growth

Project Lead : Gestion de projet autonome et garant de la qualité de service Optimize matter (Réactivité, respect des délais, documentations …)

Mentoring & Knowledge Sharing : Documentation des cas d'usage pour notre Lab interne et accompagnement des autres consultants dans leurs montées en compétence.

Business Partnering : Détection proactive des nouveaux besoins chez les clients et proposition de cas d'usage innovants.

Profil recherché

Vous disposez de 4 à 6 ans d'expérience en tant que Data Engineer ou Analytics Engineer au sein d'un cabinet de conseil, chez un tech partner ou dans une organisation data mature. Vous justifiez impérativement d'une expérience similaire de création de standards : vous avez déjà conçu, documenté et déployé un socle technique (template de pipeline, framework, conventions de développement) adopté par une équipe.

Vous vous reconnaissez parfaitement dans ces compétences attendues :

Plateformes Data Cloud : Vous avez mis en production des pipelines sur Google Cloud (BigQuery) et/ou Snowflake : Une certification Google Cloud Professional Data Engineer est un réel atout.

Modélisation & Transformation : Vous maîtrisez dbt ou Dataform, l'architecture médaillon et le SQL avancé, et vous savez concevoir des modèles de données orientés usage.

Ingestion & Orchestration : Vous êtes autonome sur l'intégration de sources via connecteurs managés (Airbyte, Fivetran, BigQuery Data Transfer Service) et API, en Python, ainsi que sur leur orchestration.

Industrialisation : Vous pratiquez l'infrastructure as code (Ter