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Missions principales :
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur GCP.
Collecter, transformer et charger des données depuis diverses sources (Oracle, Postgres, MySQL, fichiers plats, API) vers BigQuery.
Mettre en place des contrôles de qualité des données, notamment pour les cas d’usage liés à l’achat-revente.
Réaliser la modélisation des données dans BigQuery (SQL avancé).
Orchestrer les workflows avec Cloud Composer (Airflow).
Assurer une bonne gestion des accès et de la sécurité (IAM / BigQuery).
Participer à la mise en place et au maintien de la chaîne CI/CD sur GitLab.
Environnement technique :
Langages : Python, SQL
Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer)
Orchestration : Airflow (via Cloud Composer)
Sources de données : Oracle, PostgreSQL, MySQL, fichiers plats, API
CI/CD : GitLab
Sécurité & IAM : Gestion fine des accès, bonnes pratiques sur BigQuery
Profil recherché
Profil recherché :
Expérience significative en tant que Data Engineer, avec une maîtrise de GCP.
Très bonne connaissance de BigQuery et de l’écosystème GCP.
Solides compétences en Python pour l’extraction et la transformation de données.
Maîtrise du SQL pour la modélisation dans un environnement DWH.
Expérience en orchestration de pipelines de données avec Airflow.
Connaissance des problématiques de gestion des droits d'accès (IAM) et de la sécurité des données dans le cloud.
Autonomie, rigueur, et esprit d'équipe.
Les plus :
Expérience sur des projets de Data Platform à l’échelle d’une organisation.
Pratique de GitLab CI/CD dans des environnements data.
Un background développeur est très appréciable
Environnement de travail
Dans le cadre de la construction d’une DataPlateforme multi-usages, nous recherchons un Data Engineer confirmé sur l’environnement GCP. L’objectif principal est de centraliser l’ensemble des données issues de multiples systèmes hétérogènes vers un Data Warehouse BigQuery, tout en garantissant leur qualité et leur exploitation à des fins analytiques et opérationnelles.
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