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Contexte : Nous recherchons un Data Engineer expérimenté, pragmatique et autonome, capable de travailler sur des projets data complexes avec les bonnes pratiques agiles. Le profil idéal a déjà travaillé en mode projet, connaît le Scrum et Kanban, et sait estimer précisément la charge de travail. Profil recherché : Expérience solide en Data Engineering (pas junior). Bonne connaissance des environnements cloud, idéalement GCP . Maîtrise des outils BigQuery, DBT, Airflow, Cloud Storage . Git et CI/CD indispensables. Expérience projet avec méthodologies Agile/Scrum/Kanban , capacité à estimer le reste à faire et à planifier un sprint. Capacité à être critique sur les données et à mettre en place quality by design . Jira utilisé régulièrement pour le suivi de projet. Anglais : un plus mais pas essentiel. Expérience dans un environnement industriel ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub) est un plus. Polyvalence et curiosité : d’autres compétences data seront appréciées. Missions principales : Conception et développement de pipelines de données robustes. Analyse critique et validation de la qualité des données. Mise en place de contrôles pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. Contribution à l’amélioration continue des pratiques Data Engineering et Agile de l’équipe. Processus de recrutement : Entretien avec le Tech Lead et le Chef de projet. Référencement fournisseur. Disponibilité : ASAP

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer GCP pour l'un de ses clients dans le secteur de la restauration à Rennes. Missions principales : Développer et maintenir des pipelines de données fiables et évolutives. Assurer un regard critique sur les données et garantir leur qualité ( quality by design ). Mettre en place des contrôles et validations sur les données, comprendre les contraintes métiers et techniques. Collaborer avec les équipes pour estimer le reste à faire , le chiffrage des tâches et la planification des sprints. Travailler dans un environnement agile (Scrum/Kanban), avec suivi dans Jira . Participer à la mise en place des bonnes pratiques DevOps : Git, CI/CD . Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour garantir la pertinence des données. Atouts supplémentaires : Expérience industrielle ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub). Capacité à proposer des améliorations ou innovations dans les pipelines et la qualité des données.