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Notre client recherche un Data Engineer expérimenté / senior GCP pour intervenir sur un projet Data stratégique intégrant un Data Lake, un Data Warehouse et des chaînes d’intégration de données opérées sur Google Cloud Platform (GCP). Le candidat participera à la conception, à l’implémentation et à l’optimisation des pipelines de données tout en garantissant la qualité, la cohérence et la performance des flux de données. Le Data Engineer interviendra dans un environnement agile, contribuera aux ateliers techniques et aux comités de suivi, et apportera son expertise pour faire évoluer les architectures et les processus de traitement des données. Périmètre de mission • Conception, implémentation et optimisation des pipelines de données • Modélisation et mise à disposition de données raffinées • Documentation technique : modèles, interfaces, architecture • Suivi des flux, supervision, contrôle qualité et cohérence • Participation active aux ateliers techniques, daily et comités • Contribution aux évolutions techniques et à l’amélioration continue Profil recherché Expérience : • Minimum 5 ans en Data Engineering, idéalement sur GCP • Capacité à intervenir en autonomie dans un environnement exigeant Compétences indispensables : • Expertise Data Engineering / GCP • Maîtrise de Dataform (DBT acceptable) et de BigQuery • Très bonne maîtrise du SQL • Expérience solide sur les chaînes d’intégration de données et la modélisation Data • Connaissance des design patterns orientés Data • Rigueur, qualité de code et bonnes pratiques de développement • Travail en méthode Agile Compétences souhaitées : • Composer / Airflow • Python • Pratiques CI/CD (Git, pipelines CI) Compétences bonus : • Architecture applicative • Expérience APIs, interfaces et exposition de données • Connaissance Cloud SQL, Cloud Run ou Kubernetes Soft Skills : • Excellentes capacités d’analyse, communication et synthèse • Rigueur, autonomie et organisation • Travail en équipe, proactivité en ateliers et instances de suivi
No hard skills extracted
No soft skills extracted
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