Data Engineer (H/F) - CDI Ajouter aux favoris
- Ingestion, traitement, transformation et modélisation de données issues de sources variées (Cloud, API, SFTP...).
- Structuration, optimisation et sécurisation du Data Lake/Data Warehouse (BigQuery, GCS, Databricks, Snowflake...).
- Mise en place et maintien de workflows robustes et scalables (Airflow, orchestration, monitoring).
- Automatisation des contrôles de qualité, alerting, gestion des incidents et documentation technique.
- Support et amélioration continue
- Diagnostic et résolution rapide des incidents sur les pipelines et la plateforme.
- Propositions d'optimisations (performance, coøts, résilience) et participation active à la veille technologique.
- Travail en équipe agile avec les Product Owners et les équipes métier pour comprendre, challenger et traduire les besoins en solutions data efficaces et pérennes.
- Accompagnement des utilisateurs internes dans l'appropriation des outils et la montée en compétence sur les usages data.
- Contribution à la réalisation de produits et interfaces innovantes
- Participation active à la constitution de data sets métier spécifiques, directement liés aux cas d'usages produits et à la création de solutions analytiques ou applicatives à forte valeur ajoutée.
- Rôle moteur dans l'évolution de la data platform (colonne vertébrale des usages data).
- Proposition et expérimentation de nouvelles méthodes, architectures et concepts (ex. data mesh, data contracts, gouvernance avancée, automatisation du monitoring) pour renforcer robustesse, scalabilité et agilité.
- Initiatives pour faire de la data platform un levier d'innovation, de performance et de création de valeur pour l'ensemble des métiers.
- Langages : Python, SQL
- Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, Cloud Composer, Cloud Functions...), AWS
- Orchestration : Airflow...
- Conteneurisation : Docker, Kubernetes
- Infrastructure as Code : Terraform (atout)
- Data Platforms : Databricks, Snowflake (expérience fortement appréciée)
- Transformation & Modélisation : DBT (souhaité)
- CI/CD : Github
- Monitoring & Alerting : Airflow UI, outils custom, email
- Outils de collaboration : Jira, Teams
- Formation supérieure (ingénieur ou équivalent) en informatique/data
- Expérience confirmée (2 ans min.) en Data Engineering sur des environnements Cloud (GCP idéalement)
- Maîtrise de Python, SQL, outils d'orchestration et de monitoring
- Expérience sur Databricks et/ou Snowflake fortement appréciée
- Certification Google Cloud Engineer recommandée
- Anglais professionnel, esprit d'équipe, rigueur, curiosité et capacité d'innovation
- Automatisation et industrialisation du reporting multi-sources : pipelines pour agréger, transformer et restituer des données, facilitant la production de dashboards et d'analyses pour les équipes métier.
- Constitution de data sets métier pour de nouveaux produits analytiques : création et structuration de jeux de données spécifiques, adaptés à des cas d'usage produits, pour développer des fonctionnalités innovantes à destination des utilisateurs internes.
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