Data ingenieur - Lille, France (H/F)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Ce que nous allons accomplir ensemble :
Prêt(e) à explorer les horizons captivants du DatavEngineering au sein d'une équipe passionnée ?
Joignez-vous à nous en tant que Data Engineer spécialisé(e) sur GCP/BigQuery et contribuez à sculpter le futur de l'innovation dans le domaine de la grande distribution.
Votre mission (...si vous l'acceptez !) :
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Préparation des socles de données après validation et transformation.
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Collaboration étroite avec les équipes de Data Analyse pour répondre à leurs besoins.
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Grande maîtrise de SQL attendue, avec un accent sur la préférence pour les compétences Data Engineering par rapport aux compétences ETL.
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Renforcement de l'équipe de Data Engineers de la direction Data ARF.
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Maîtrise des architectures Big Data / Data Warehouse / Data Lake.
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Expertise approfondie des services DATA de GCP, en mettant l'accent sur BigQuery.
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Connaissance des outils de Dataviz tels que Qlikview, Tableau, Datastudio, Looker.
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Compétences de développement dans SQL, shell, Python, Java.
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Aisance dans un environnement Linux.
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La connaissance des outils Google Airflow / Cloud Composer / Dataplex / Dataform / Looker est un atout apprécié. Les petits plus du projet : Stack technique : Python ou Scala, Spark, Hadoop, Kafka, Qlik, Power BI Vous ? Vous êtes un(e) professionnel(le) BAC + 5 avec une première expérience significative. Passionné(e) par les défis technologiques, organisé(e), autonome, et excellent(e) communicant(e), vous considérez l'informatique comme plus qu'un métier, c'est votre passion. En tant que garant(e) de l'accès qualitatif aux sources de données, vous assurez la maîtrise et la qualité de leur utilisation, tout en contribuant à définir la politique de la donnée. Votre rôle s'étend à la supervision des systèmes applicatifs liés à la gestion de la donnée, aux plateformes Big Data, IoT, etc. Vous veillez à l'intégration de données variées dans le Data Lake, assurant ainsi un environnement propice à une exploitation efficace.
Requirements
Engineering, C#, Innovation, Linux, SQL, Power, Python, Validation, Shell