Descriptif de la mission :

Nous recherchons un·e Data Engineer confirmé·e à senior, capable d’intervenir sur des environnements data modernes en production, avec une bonne maîtrise des pipelines de données, de l’orchestration et des plateformes cloud.
Vous interviendrez sur des sujets data à fort impact métier : industrialisation de pipelines, structuration de modèles de données, amélioration de la qualité, optimisation des performances et contribution aux bonnes pratiques DataOps.
L’objectif n’est pas uniquement de produire des traitements, mais de construire des solutions data fiables, maintenables et utiles aux équipes métier.


Vous serez amené·e à :
Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données robustes, évolutifs et industrialisés.
Contribuer à la structuration de plateformes data modernes sur le cloud.
Développer des transformations de données en SQL avancé avec des outils comme Dataform, dbt ou équivalent.
Orchestrer les workflows de données avec Airflow.
Travailler sur des environnements cloud tels que GCP, AWS ou Azure, selon les contextes clients.
Contribuer aux bonnes pratiques DataOps : Git, CI/CD, tests, monitoring, documentation et revue de code.
Optimiser les requêtes SQL, les modèles de données et les performances des traitements.
Collaborer avec les Product Owners Data, les Data Analysts et les équipes métier pour comprendre les enjeux business.
Traduire les besoins fonctionnels en solutions data concrètes, fiables et mesurables.
Être force de proposition sur l’architecture, la qualité de données et les bonnes pratiques d’industrialisation.
Pour les profils les plus seniors : contribuer au cadrage technique, accompagner des profils plus juniors et participer à la structuration des standards internes.

Stack principale
SQL avancé
Airflow
Dataform, dbt ou outil équivalent
Cloud data platform : GCP, AWS ou Azure
Git, CI/CD, tests, documentation
Expérience cloud attendue
Une expérience opérationnelle sur au moins un cloud provider majeur est attendue : GCP, AWS ou Azure.
Ce qui compte avant tout, c’est votre capacité à évoluer sur une plateforme data cloud moderne, à comprendre les principes de stockage, traitement, orchestration, sécurité, performance et industrialisation.
Une expérience sur des solutions comme BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift, Synapse, Data Factory, Glue, Athena ou équivalent sera fortement appréciée.

Compétences appréciées
Python pour le scripting, la manipulation de données ou le développement de traitements.
Terraform ou autre outil d’Infrastructure as Code.
PySpark.
Monitoring, observabilité et data quality.
Expérience dans un environnement grand compte, scale-up ou ESN data.
Expérience sur des pipelines critiques en production.
Profil recherché
Vous avez idéalement 4 à 8 ans d’expérience sur des environnements data modernes en production.
Vous maîtrisez SQL, vous avez déjà travaillé sur des pipelines orchestrés avec Airflow, et vous avez une expérience concrète d’un environnement cloud, que ce soit sur GCP, AWS ou Azure.
Vous avez une vraie sensibilité analytics engineering : modélisation, qualité, documentation, maintenabilité et compréhension des usages métier.
Vous êtes capable de travailler avec des interlocuteurs techniques comme fonctionnels, de challenger les besoins, de proposer des solutions pragmatiques et de livrer proprement.
Nous cherchons une personne autonome, curieuse, structurée, qui aime comprendre le “pourquoi” derrière les sujets techniques et construire des solutions qui ont un impact réel.

Ce qui fera la différence
Une expérience forte sur une plateforme data cloud moderne.
Une bonne maîtrise de dbt, Dataform ou équivalent.
Une expérience de mise en production de pipelines critiques.
Une culture DataOps : tests, CI/CD, monitoring, documentation.
Une capacité à accompagner ou mentorer d’autres profils.
Une expérience sectorielle en banque, assurance, retail, énergie ou industrie.

Environnement Technique

Airflow

Cloud

GCP

Python

SQL