Data engineer

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de lacohérence des données utilisées par les collaborateurs. Vous concevez, développez etmaintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votreobjectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée.

Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la miseà disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'Agents IA

Pipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant lacollecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes.

Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de Couche sémantique & Dataviz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir desdéfinitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation pour faciliter laconsommation finale de la donnée.

Développement : Maîtrise incontournable du langage Python et de SQL (requêtage, optimisation) .

Data Architecture : Excellente maîtrise des concepts de modélisation (schéma en étoile, Data

Warehouse, Datamart) .

ETL/ELT : Expérience confirmée sur Informatica.

Restitution & Gouvernance : Bonnes notions en Datavisualisation et forte sensibilité à la mise en placede couches sémantiques (ex : sémantique Strategy ou outils équivalents) .

Outillage CI/CD : Github, Jenkins, Terraform

Une experience Google Cloud Platform : GCS/ BigQuery est un vrai +

Livrable : Spefication techniques, developpement de pipeline de donnée et d'indicateurs

Profil recherché

Compétences requises : Cloud & Stockage : GCS, BigQuery

Integration Datalake : framework Python/SQL

Integration Datawarehouse : Informatica IDMC

DataViz & Décisionnel : Strategy, Qlik, Google Looker Studio

Outils DevOps & Organisation : Git, GitHub, Jenkins, JIRA (gestion du backlog) , Confluence

IA & DataPrep (selon appétence) : Dataiku, Vertex AI