Posté basé à Valenciennes (59), non loin de la gare – 2 jours de télétravail
L'entreprise
Nous accompagnons une entreprise technologique française en forte croissance, positionnée dans le secteur de l'économie circulaire et engagée dans une trajectoire ambitieuse à horizon 2030.
Son activité génère un volume croissant de données opérationnelles. Après une phase d'accélération commerciale, l'organisation engage une montée en maturité technique structurante, avec une migration vers GCP et
la volonté de bâtir un socle data robuste, scalable et durable.
Dans ce contexte, nous recherchons
un/e Senior Data Engineer.
Le challenge
Vous intervenez dans une phase de structuration :
* Migration progressive vers GCP
* Mise en place d'une architecture data cible
* Industrialisation des pipelines
* Fiabilisation des flux et des traitements
* Définition des standards de qualité et de monitoring
Ce poste s'adresse à un profil capable de concevoir une architecture cohérente et de la mettre en œuvre concrètement.
Vos responsabilités
* Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT robustes
* Structurer un Data Lake et un Data Warehouse performants
* Participer activement à la migration et à l'architecture sur GCP
* Mettre en place les standards de gouvernance, qualité et traçabilité
* Optimiser la performance et la scalabilité des flux
* Collaborer avec les équipes produit et métier pour rendre la donnée exploitable
* Contribuer à la mise en production progressive de cas d'usage analytiques avancés
La migration vers Google Cloud Platform est en cours, avec l'objectif de structurer l'architecture autour des services managés de l'écosystème Google.
Le profil recherché
Vous justifiez de 5 à 10 ans d'expérience en Data Engineering dans des environnements en production.
Compétences attendues :
* Maîtrise avancée de Python et SQL
* Expérience significative de pipelines de données
* Conception d'architectures data modernes
* Expérience cloud (GCP idéalement, AWS ou Azure)
* Compréhension des enjeux de performance, volumétrie et qualité des données
-Une exposition à des problématiques de Machine Learning, à la mise en production de modèles ou aux logiques MLOps constitue un atout.
Les qualités attendues
* Capacité à structurer un environnement en transformation
* Rigueur technique et exigence de qualité
* Pragmatique et orienté solution
* À l'aise dans un contexte agile
* Capable de travailler en collaboration étroite avec les équipes internes
Pourquoi rejoindre ce projet
* Une trajectoire claire et ambitieuse à horizon 2030
* Une migration cloud structurante
* Construction d'une architecture data from scratch, dans un environnement en croissance
* Une organisation à taille humaine
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