Data Ingénieur H/F - W HUB

W hub est une Entreprise de Services du Numérique (ESN) spécialisée dans la fourniture de solutions technologiques avancées.

Fondée par les anciens dirigeants d'une grande ESN, W hub bénéficie d'une connaissance approfondie du marché et des enjeux spécifiques du secteur.

Nous recherchons un(e) Senior Data Engineer spécialisé(e) SQL Server & Analytics pour rejoindre une équipe technique engagée dans la modernisation d'une plateforme data à fort enjeu.

Votre mission sera au coeur d'un défi technique majeur : faire évoluer des processus de reconstruction complète des données vers des mécanismes de synchronisation incrémentale rapides et fiables, tout en améliorant significativement les performances des requêtes pour les utilisateurs travaillant sur des centaines de bases de données clients.

Vous interviendrez sur des problématiques de performance SQL, data engineering, modélisation analytique et optimisation de plateformes multi-bases.

🎯 Vos principales missions

• Concevoir et optimiser des pipelines de données incrémentaux afin de remplacer les processus de reconstruction complète.
• Mettre en place des mécanismes de synchronisation Delta performants et robustes.
• Travailler sur SQL Server / T-SQL : optimisation des requêtes, indexation, partitionnement, analyse des plans d'exécution et tuning des performances.
• Concevoir des traitements idempotents et redémarrables, capables de gérer efficacement les erreurs et reprises.
• Implémenter des mécanismes d'upsert / MERGE adaptés aux enjeux de performance et de volumétrie.
• Exploiter des technologies telles que Change Tracking ou CDC (Change Data Capture).
• Concevoir et faire évoluer des modèles sémantiques / OLAP pour répondre aux besoins analytiques.
• Mettre en oeuvre des stratégies d'agrégation, de partitionnement et de cache afin d'accélérer l'accès aux données.
• Optimiser les stratégies de rafraîchissement des données et leur planification.
• Participer à la modélisation de données financières : hiérarchies, consolidation, P&L, etc.
• Développer des scripts et outils d'automatisation en Python ou Node.js / TypeScript.
• Contribuer à la modernisation de l'architecture Data et à la migration progressive des solutions historiques.

🛠️ Votre environnement technique

Indispensables :

• Expertise SQL Server / T-SQL
• Performance tuning, indexation, partitionnement
• Analyse et optimisation des query plans
• Change Tracking / CDC
• MERGE / Upsert
• Conception de pipelines incrémentaux
• Architecture idempotente et restartable
• Expérience avec au moins une solution de couche sémantique ou modèle OLAP :
  • SSAS Tabular ou Multidimensional
  • Power BI / DAX
  • LookML
  • dbt Metrics
  • AtScale
  • Cube
• Stratégies d'agrégation et de caching
• Modélisation de données financières
• Python ou Node.js / TypeScript

⭐ Les compétences qui feront la différence

• Expérience avec Cube / cube.dev
• Connaissance des architectures multi-tenant / multi-clients
• Expérience avec DuckDB, StarRocks ou ClickHouse
• Docker / Kubernetes
• Une expérience significative sur SSAS serait un véritable atout.

👉 Le contexte est particulièrement intéressant pour un profil ayant une solide expérience SSAS : vous contribuerez justement à faire évoluer l'existant vers une architecture Data plus moderne, performante et orientée synchronisation incrémentale.

👤 Le profil recherché

Vous êtes un(e) Data Engineer senior, avec une forte expertise SQL Server et une réelle appétence pour les problématiques de performance, volumétrie et architecture Data.

Vous aimez comprendre, analyser les performances, optimiser les traitements et construire des solutions robustes et industrialisables.

Vous êtes à l'aise dans des environnements complexes comportant de nombreuses bases de données, des volumes importants et des enjeux de performance élevés.

Votre expérience vous permet également d'échanger avec des interlocuteurs techniques et métiers autour de la modélisation analytique et des données financières.

• Docker
• Traitement analytique en ligne (OLAP)
• Python
• Transact-SQL
• Kubernetes
• Power BI
• Modélisation des données
• Node.js
• SSAS
• SQL