Le poste Data Engineer GCP
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Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer GCP pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Storage. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé de GCP. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.
Profil recherché
Vous êtes un Data Engineer GCP expérimenté avec une forte expertise sur BigQuery, Dataflow et les architectures data cloud native. Vous êtes à l’aise dans des contextes de transformation technique, savez analyser des architectures data complexes et proposer des solutions adaptées. Vous disposez d’excellentes capacités de communication, aimez partager vos connaissances et travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Une expérience en grands comptes ou en environnements analytiques à forte volumétrie est un atout.
Environnement de travail
Vous interviendrez auprès d’un client stratégique engagé dans un programme de modernisation de ses plateformes data et d’accélération sur GCP. Le cadre est structuré et implique des équipes Data, Cloud et DevOps, avec des enjeux forts de performance, de qualité des données, de gouvernance et de scalabilité des traitements analytiques.
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