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Informations mission :
Présence / Télétravail : 3 jours par semaine sur site
Date de démarrage : ASAP
Date de fin : 02/11/2027
Description and Location
DESCRIPTION DE LA MISSION
La Digital Factory Banque conçoit et développe les services digitaux bancaires pour proposer une expérience fluide, personnalisée et intégrée à l'écosystème Carrefour, en mettant l'accent sur l'innovation, la proximité et la simplicité.
Équipe : Data Services Financiers
Projet(s) : Alimentation Salesforce
La mission consiste à mettre en œuvre les flux de données entre l'écosystème Salesforce et la plateforme Data.
L'intervention portera notamment sur :
Ingestion & Connectivité : mettre en place et maintenir des pipelines d'extraction via API pour récupérer les données de Salesforce Marketing Cloud et Salesforce Financial Cloud.
Transformation : nettoyer, normaliser et structurer les données métier complexes pour les rendre exploitables par les équipes d'analyse et de connaissance client dans le datamesh.
Automatisation : industrialiser les flux de synchronisation afin de garantir une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale et marketing.
Livrables :
Connecteurs API opérationnels et monitorés
Scripts de transformation et de chargement (ETL) documentés
Tableaux de bord de suivi des flux avec alerting et logs de transfert
Documentation technique du mapping des objets Salesforce vers BigQuery
Profil recherché
Compétences clés / Must Have :
Très bonne maîtrise de SQL pour la manipulation et l'analyse des données
Expérience des environnements Data et Cloud, notamment GCP
Maîtrise de Data Cloud
Nice to Have :
Maîtrise de DBT pour la transformation et l'orchestration des données
Maîtrise de BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes
Expérience de Pub/Sub pour la gestion des flux en temps réel
Maîtrise de GitLab CI/CD et Docker Compose
Bonne connaissance de Linux et des outils en ligne de commande
Maîtrise de Git
Expérience dans un environnement Agile / Scrum
Références / Expérience attendue :
Formation Bac+5, école d'ingénieur ou université orientée informatique, ou expérience équivalente
3 à 7 ans d'expérience en Data Engineering DBT / SQL
Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution serait un plus
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Data Engineer confirmé
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