Profil LinkedIn Data Engineer

Un bon profil LinkedIn ne liste pas seulement des technologies : il démontre la capacité à livrer des pipelines robustes en environnement réel. Mentionner Airflow pour l’orchestration et dbt pour les transformations aide à comprendre votre manière de gérer la dépendance des traitements, les backfills et la montée en charge. Les équipes recrutent aussi sur la fiabilité : un SLA à 99,8% signale que vous maîtrisez les incidents, la surveillance et les contrôles de qualité.

La performance et la scalabilité sont tout aussi déterminantes. Lorsque vous indiquez que vos pipelines ont traité jusqu’à 5 To par jour, vous donnez un ordre de grandeur immédiat et crédibilisant votre expérience avec Spark et des chargements adaptés dans un DWH comme Snowflake. Côté collaboration, le profil doit refléter comment vous transformez des exigences analytics en modèles et métriques stables via SQL et les tests de dbt.

Je construis des pipelines pensés pour durer : orchestration via Airflow, exécution reproductible et contrôles avant publication. J’intègre des vérifications de qualité avec dbt (tests de complétude, unicité, fraîcheur) et je trace la fraîcheur des données pour éviter les mauvaises surprises côté business. Pour les traitements lourds, j’utilise Spark afin de gérer des volumes importants et de contrôler la performance (partitionnement, stratégies de lecture/écriture).

L’observabilité fait partie du métier : je définis des indicateurs (taux d’échec, temps de traitement, MTTR), et je maintiens des runbooks simples pour accélérer la résolution. Dans un contexte cloud, je m’appuie sur AWS (S3 et Glue) ou sur Redshift selon les contraintes, puis je connecte l’exploitation analytique à Snowflake. Les données doivent être livrées régulièrement : j’aborde la gestion des redémarrages, des backfills et des impacts sur les dépendances pour sécuriser les releases.

Mon approche combine ETL/ELT et modélisation afin de rendre les données consommables et maintenables. Je conçois les modèles dbt comme un langage commun entre ingénierie et analytics : conventions de nommage, séparation des couches, et documentation pour faciliter l’onboarding. Côté transformations, j’utilise SQL (fenêtres, agrégations avancées, normalisation) pour produire des datasets stables et faciles à utiliser par les équipes BI.

Je traite aussi les cas temps réel avec Kafka lorsque le besoin l’exige, en assurant une cohérence des données et une stratégie de réconciliation. Pour la performance DWH, je travaille sur les requêtes et le modèle de stockage dans Snowflake (pratiques de clustering/partitions si nécessaire), et j’optimise le chemin d’exécution de bout en bout. Résultat : des pipelines plus rapides, des modèles plus fiables, et une meilleure adoption par les utilisateurs.