Le poste DATA ENGINEER GCP/Big data
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Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers.
Vos missions :
Conception et développement:
Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses).
Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL).
Optimiser les performances des traitements de données.
Technologies:
Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL.
Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka.
Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL.
Expérience avec les clouds (GCP)
Collaboration:
Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers.
Participer à la définition de la roadmap data.
Profil recherché
Profil recherché :
Nous recherchons un(e) Data Engineer disposant de solides compétences en traitement de données massives et en conception de pipelines data performants.
Compétences attendues :
Maîtrise des bases de données et des environnements Big Data
Bonne connaissance des technologies Hadoop, Spark et des processus ETL
Excellentes compétences en SQL, Python et/ou Scala
Expérience sur des environnements Cloud, idéalement GCP (Dataproc, BigQuery)
Capacité à concevoir, développer et optimiser des Data Pipelines
Curiosité, rigueur et forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes
Bon relationnel, esprit d’équipe et bonnes compétences en communication
Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Hadoop, Spark, SQL, Python, Scala, Cloud, Dataproc, BigQuery, Data Pipeline, ETL.
Environnement de travail
Environnement de travail :
Environnement Big Data et Cloud
Technologies : Hadoop, Spark, SQL, Python, Scala
Plateforme Cloud : GCP (Dataproc, BigQuery)
Développement et orchestration de Data Pipelines / ETL
Méthodologies Agile / Scrum
Collaboration étroite avec les équipes Data, DevOps et Métiers
Contexte orienté performance, industrialisation et traitement de données à grande échelle
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