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Nous recherchons un(e) ingénieur Data BI expérimenté Contexte Au sein d'une Data Factory nous recherchons à renforcer notre équipe avec un Data Engineer expérimenté, une expérience dans le secteur du e-commerce serait apprécié. La Data Factory de notre client joue un rôle central dans l'exploitation et l'optimisation des données pour soutenir les différentes initiatives stratégiques de l'entreprise. Elle se concentre sur la création d'une infrastructure de données robuste, la mise en place de pipelines de données fiables, et l'exploitation de données pour générer des insights à forte valeur ajoutée pour les équipes. Description • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du binôme PO/TechLead et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Rédaction des documents associés au projet (Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de la stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe Livrables Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation Reporting d'avancement des travaux Programme développés

Vous aimez les pipelines de données qui tournent en production, et les reprendre pour qu'ils tournent mieux ? Rejoignez l'équipe technique Big Data de la banque de financement et d'investissement d'un grand groupe bancaire. L'équipe est transverse : elle construit et fait vivre les traitements de données de cinq domaines métier (risques, financement du commerce international, conformité, finance, ESG), soit une quinzaine d'applications. Le datalake, entièrement Hadoop et hébergé sur les serveurs de la banque, a repris l'ancien entrepôt de données des prêts, lettres de crédit et garanties, dont les chaînes ETL avaient été recopiées telles quelles. La feuille de route 2026-2027 : sortir de l'ETL et réécrire les workflows en code. Vous intervenez sur le périmètre du financement du commerce international (trade finance). Vos principales missions : Développer et optimiser les pipelines de données en PySpark sur la plateforme Hadoop (HDFS, Hive, Iceberg). Analyser les workflows Informatica existants et les réécrire en code, en réutilisant les composants transverses de l'équipe. Rationaliser les traitements pour réduire les coûts d'exploitation et les incidents de production. Préparer l'ordonnancement Control-M avec l'équipe de production applicative. Proposer des évolutions de l'existant : dans la plupart des cas, l'équipe choisit la refonte plutôt que le maintien du legacy. Ce que la mission vous apporte : Un chantier de fond : la sortie d'un ETL au profit du code, sur deux ans. Une plateforme Big Data en production, avec des données bancaires sensibles et des utilisateurs métier exigeants. Une équipe qui attend qu'on remette en cause l'existant et qui décide en conséquence.

🔎 Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation Data et de migration d'un Data Warehouse historique vers Google Cloud Platform (GCP), nous recherchons un Data Engineer senior pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de Data Products à destination de différents domaines métiers : Achats, RH, Finance, Opérations, etc. Vous intégrerez une équipe Data agile et contribuerez à la modernisation de la plateforme Data, à la migration des flux existants et à la mise en place de solutions performantes, fiables et industrialisées. 🛠️ Vos principales missions ✅ Concevoir, développer et maintenir les flux de données entre différents systèmes. ✅ Participer à la migration des flux existants vers GCP. ✅ Construire et optimiser les modèles de données sous BigQuery. ✅ Mettre en œuvre des contrôles qualité et renforcer la fiabilité des données. ✅ Automatiser les déploiements et industrialiser les traitements Data. ✅ Contribuer à l'architecture Data en collaboration avec les Data Architects. ✅ Participer aux enjeux de Data Governance, Master Data Management (MDM) et de référentiels de données. ✅ Collaborer avec les Data Stewards et les Data Scientists pour garantir la qualité, la sécurité et l'exploitation des données.

RECHERCHE – DATA PLATFORM ENGINEER AWS / DATA & IA Je recherche un Data Platform Engineer expérimenté pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation d'une plateforme Data & IA basée sur AWS, notamment autour de Amazon SageMaker Unified Studio. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, en lien étroit avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et métiers. 🔹 Expérience : Confirmée en Data Platform / Cloud AWS 🔹 Environnement : AWS / Data & IA 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🔹 Anglais : courant 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ AWS / Data Platform : • Excellente maîtrise des services AWS orientés Data & Analytics • Expérience significative sur des plateformes Data Lake / Lakehouse • AWS Glue • Amazon SageMaker Unified Studio • Amazon Redshift • Amazon S3 • AWS Lake Formation • Intégration, catalogage et partage des données 🏗️ Infrastructure & DevOps : • Terraform / Terragrunt • CI/CD • GitLab / Jenkins • Industrialisation et automatisation des environnements 🔐 Gouvernance & sécurité : • Gouvernance et qualité des données • Gestion des accès et politiques de sécurité • Publication et consommation des actifs Data • Partage et valorisation des données 🎯 Missions principales : • Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS • Participer au cadrage et à la conception des solutions Data & IA • Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio • Administrer et faire évoluer les environnements de la plateforme • Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services • Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques • Assurer un support de niveau expert et analyser les incidents • Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage Data, Analytics et IA • Animer des ateliers techniques et produire la documentation associée ⭐ Soft Skills recherchés : • Très bonne capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers • Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes • Esprit d'équipe et sens du service • Autonomie et force de proposition • Capacité à transformer les besoins métiers en solutions techniques Cordialement

Qui sommes-nous ?Artemys, acteur de la transformation numérique est une entreprise à taille humaine, avec plus de 30 ans d'expérience composée de plusieurs entités, chacune spécialisée dans leur domaine (Système, data, réseaux/sécu…) Ce qui nous distingue vraiment ? Ce n'est pas de dire que nous valorisons nos collaborateurs, c'est de le montrer chaque jour. Chez Artemys, l'humain est au cœur de tout ce que nous faisons. Nos valeurs, concrètes et vécues au quotidien : Convivialité : travailler dans une bonne ambiance, ça change tout Proximité : chaque membre de l'équipe a sa place et sa voix Écoute : vos idées comptent autant que votre travail Agil-IT, située à Isneauville (près de Rouen) est une entité spécialisée en Data, Développement et pilotage de projets IT. Forte de plus de 20 ans d'expertise, elle accompagne les entreprises, principalement implantées en Normandie dans leur transformation digitale. C'est au sein de cette entité, que se développe notre expertise Data. Chiffres clés : 7,8 M€ de CA | 65 consultants en 2025 Une structure à taille humaine où vos compétences et votre savoir être font la différence. Reconnue pour son exigence technique et ses valeurs humaines, elle est aujourd'hui un acteur clé en offrant des prestations d'audit, de conseil, de mise en œuvre, de migration, de support et des formations pour diverses clients. Votre mission (si vous l'acceptez) : En tant que Lead Data Engineer, vous jouerez un rôle central dans la conception et l'évolution de la plateforme Data, en combinant expertise technique, leadership et vision globale. Vos principales missions seront de : Développer et concevoir des solutions Data robustes, en particulier en Python, pour répondre aux besoins métiers et garantir la fiabilité des traitements. Construire, maintenir et optimiser des pipelines de données performants, scalables et sécurisés. Accompagner techniquement l'équipe Data Engineering, partager vos connaissances et faire progresser les pratiques de développement. Définir et faire appliquer les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de versioning, de tests et de supervision. Concevoir et orchestrer les flux de données à l'aide d'Apache Airflow, notamment via la création et la maintenance de DAGs complexes. Garantir la qualité et la cohérence des données, en assurant leur traçabilité, leur sécurité et leur conformité aux exigences du secteur. Industrialiser les projets Data grâce aux pratiques CI/CD, à l'automatisation des tests et à la sécurisation des déploiements. Collaborer avec les équipes DevOps et les architectes IT pour assurer la cohérence des choix techniques et la fiabilité des environnements. Échanger avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data adaptées. Votre rôle ne se limitera pas à piloter : vous continuerez à développer concrètement, avec une forte exigence sur la qualité du code et la robustesse des solutions mises en production. Le terrain de jeu ? Environnement Data Engineering : développement Python, SQL avancé, conception et optimisation de pipelines de données. Orchestration : Apache Airflow, conception de DAGs, supervision des traitements et gestion des incidents. Industrialisation : Git, CI/CD, tests automatisés, déploiements et contrôles qualité. Architecture et modélisation : structuration des données, modélisation en étoile ou en flocon, performance et évolutivité. Qualité et sécurité : observabilité, traçabilité, gestion des données sensibles et prise en compte des exigences réglementaires, notamment du RGPD. Collaboration : travail en lien avec les équipes IT, DevOps, architecture et métiers, dans un contexte assurantiel. Le profil que nous recherchons : Vous justifiez de 7 à 10 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expérience significative en tant que lead technique ou référent Data. Vous avez une solide maîtrise de Python et êtes capable de développer des solutions concrètes, propres, maintenables et performantes. Vous aimez toujours mettre les mains dans le code ! Vous maîtrisez SQL avancé et savez concevoir des traitements et des pipelines de données fiables. Vous avez une bonne maîtrise des pratiques CI/CD, Git, tests automatisés et mise en production. Vous connaissez Apache Airflow et êtes capable de concevoir, maintenir et superviser des workflows complexes. Vous comprenez les enjeux de modélisation des données et savez adapter les architectures aux besoins analytiques et métiers. Vous êtes à l'aise avec les problématiques de qualité, de sécurité, de performance et de traçabilité des données. Vous savez accompagner une équipe, transmettre vos connaissances et fédérer autour de bonnes pratiques techniques. Vous communiquez facilement avec des interlocuteurs techniques comme métiers et savez expliquer vos choix avec pédagogie. Vous faites preuve d'autonomie, de rigueur et de sens des priorités. Les petits plus qui feront la différence : Une expérience dans les secteurs de l'assurance, de la banque ou de la finance. Une connaissance des technologies Big Data, notamment Spark ou équivalent. Une expérience avec des outils de Data Quality et d'observabilité. Une bonne compréhension des enjeux réglementaires liés aux données sensibles et au RGPD. Notre priorité ? Trouver un profil qui maîtrise réellement le développement Python, qui sait concevoir des solutions Data fiables et qui a envie de continuer à coder tout en apportant son expertise technique à une équipe. Le process pour nous rejoindre : simple et clair ! Échange RH : On discute de vos motivations et de l'adéquation avec nos valeurs (promis, pas de robotisation ici). Entretien opérationnel : Un échange approfondi pour clarifier vos missions. Proposition d'embauche : Si tout colle, on vous accueille officiellement chez Artemys ! Conditions et rémunération : 44 000 - 48 000 € (Selon votre expertise) Poste basé à Rouen (76) Télétravail partiel en fonction de la politique interne de l'entreprise Sans négliger les avantages indispensables : Carte SWILE (Tickets Restaurant, transports et CE). Mutuelle Groupe, Participation Groupe. Accompagnement RH, suivi managérial de proximité (Méthode Agile) Événements entreprise : Afterworks, Tech Meetups, soirées d'intégration, events sportifs, soirées gaming… Bienvenue dans l'aventure ARTEMYS Chez nous, chaque talent compte. Peu importe votre âge, vos origines, votre identité, votre religion ou votre orientation : ce qui nous intéresse, c'est vous et ce que vous avez à apporter. On s'engage à répondre à toutes les candidatures. Et ici, l'inclusion n'est pas qu'un mot : tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap, et on fait tout pour créer un environnement où chacun peut s'épanouir. Prêt, feu, candidatez !

Nous recherchons un Senior Software Engineer très expérimenté pour piloter la conception, le développement et la mise en œuvre de deux nouveaux référentiels de données critiques : un référentiel Individu et un référentiel Relation/Lien. Ces référentiels sont au cœur de notre architecture data. Ils devront garantir une haute disponibilité, une intégrité stricte des données et une intégration fluide au sein de notre écosystème existant. MissionsDéveloppement de bout en bout : prise en charge du cycle complet de développement des nouveaux outils, incluant la conception de l'architecture, le développement des API et l'implémentation de la logique métier en Java et avec le framework Spring (Spring Boot, Spring Data, etc.). Stratégie et exécution de la migration de données : conception et réalisation de la migration des données historiques vers les nouvelles structures de référentiels. Cela comprend le mapping des données, leur nettoyage, leur transformation via des processus ETL, ainsi que leur validation afin de garantir l'absence de perte de données et la cohérence globale. Intégration et interopérabilité : garantir que les nouveaux référentiels puissent être consommés par les applications CIB en aval, via des API robustes ou des files de messages. Support de production et stabilité : assurer le support après mise en production, incluant la correction des anomalies, l'optimisation des performances et la garantie de la stabilité de l'environnement de production. Documentation : fournir la documentation technique nécessaire : spécifications d'API, schémas d'architecture, dictionnaire de données et procédures de migration.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Engineer (H/F) à Lyon, France. Contexte : Les missions attendues par le Data Engineer (H/F) : Rédaction des spécifications fonctionnelles afin de couvrir l'ensemble des exigences métiers et IT (IHM, interfaces, ...) Elaborer des cahiers de tests détaillés permettant de couvrir l'ensemble des fonctionnalités de l'outil et des interfaces; Participer à la recette avec les différents interlocuteurs : métiers et leurs DSI, équipe projet. Contribuer à la mise à jour de la cartographie applicative existante et cible, Rédiger et/ou contribuer aux livrables du projet : spécifications fonctionnelles, users stories, conception de service, dans le respect des priorités données par le référent fonctionnel applicatif du domaine pour respecter les jalons Rédiger les cahiers de tests Contribuer aux qualifications et recettes Contribuer à la mise en production Reporter au référent fonctionnel applicatif du domaine et aux instances opérationnelles (comités, suivi de recette) et alerter si besoin Produire les documents nécessaire à l'exploitation de la solution (procédures et mode opératoires pour le mode run dont conception de service). Expérience significative dans la gestion de flux financiers (virements, prélévements, flux bancaires)

Contexte Je recherche pour un de mes clients un Data Engineer GCP Vous évoluerez dans un environnement associant GCP, Microsoft Fabric et Power BI, avec des enjeux de fiabilisation des données et d'optimisation des traitements. Des évolutions de la chaîne Data et BI sont également à l'étude, notamment autour de Looker. Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience opérationnelle dans le développement de traitements de données sur GCP. Missions envisagées Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications techniques. Concevoir et développer des pipelines d'ingestion, de transformation et de mise à disposition des données. Faire évoluer les traitements existants et optimiser leurs performances, leur fiabilité et leurs coûts d'exécution. Participer à la migration ou à la réécriture de traitements selon la trajectoire technique retenue. Mettre en place des tests, des contrôles de qualité et des mécanismes de suivi des traitements et de gestion des erreurs. Collaborer avec les équipes BI pour préparer les données nécessaires aux modèles sémantiques et aux restitutions. Contribuer à la traçabilité des données et aux bonnes pratiques de gouvernance. Documenter les développements et assurer le transfert de connaissances auprès des équipes internes. Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering, avec des réalisations concrètes sur GCP. Solides compétences en développement de traitements de données et en SQL. Capacité à prendre en charge un développement, de la conception à la mise en production et à sa maintenance. Expérience dans l'optimisation, la migration ou la refonte de pipelines de données. Sensibilité aux enjeux de qualité, de maintenabilité et de maîtrise des coûts. Autonomie, rigueur et capacité à travailler avec des équipes réparties sur plusieurs sites. Une connaissance de Microsoft Fabric, Power BI ou Looker serait appréciée.

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.

Contexte Intervention sur une plateforme Big Data stratégique dédiée à la consolidation et à l'exploitation de données liées aux activités B2B Énergie dans plusieurs pays européens. Compétences clés Plus de 7 ans d'expérience en Data Engineering. Excellente maîtrise de Python dans un contexte industriel. Solide expérience des architectures Big Data et des environnements distribués. Expérience significative sur AWS. Maîtrise des problématiques de performance, de résilience, d'observabilité et d'industrialisation. Anglais professionnel. Forte autonomie dans un environnement international. Le client sera particulièrement attentif à la profondeur technique du candidat ainsi qu'à sa capacité à contribuer à l'évolution de frameworks communs déployés dans plusieurs pays.

Nous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data. Vous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers. Vos missions Pilotage et leadership Accompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données Jouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise Travailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT Data engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs Orchestrer les flux de données avec Apache Airflow Modéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation et DevOps Mettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité Collaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements Superviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data

Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.

Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Développer les mécanismes d'ingestion de données internes et externes ; Participer à la mise en place d'un moteur de recherche de bases de données pour les métiers ; Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données ; Mettre en place et orchestrer les workflows de traitement ; Connecter les données aux outils d'analyse métier ; Garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Compétences obligatoires GCP : Cloud Run, IAM, BigQuery, GCS Terraform SQL Ingestion de données publiques et internes (Python, Fivetran, Rclone ou équivalent) Orchestration de workflows (Airflow, Argo Workflow ou équivalent) Transformations de données avec dbt