Data Engineer - 100%
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Job description
Conforama Suisse renforce son pôle Data et recherche un·e Data Engineer pour participer à la construction, l'évolution et l'industrialisation de notre plateforme data moderne.
Vous jouerez un rôle clé dans la mise en place de pipelines fiables, la modélisation des données et l'amélioration continue de notre environnement analytique., Vos principales responsabilités :
- Développer, maintenir et fiabiliser les pipelines d'ingestion de données avec Airbyte.
- Construire, transformer et modéliser les données dans Snowflake via dbt.
- Orchestrer les traitements et workflows avec Apache Airflow.
- Contribuer aux pratiques d'Infrastructure as Code (IaC) pour la gestion de l'infrastructure data sur GCP (GKE)
- Mettre en place et appliquer les bonnes pratiques DataOps/DevOps : CI/CD (GitLab), versioning et automatisation de l'infrastructure (Terraform).
- Assurer la qualité, la cohérence et la performance des données tout au long de leur cycle de vie.
- Mettre en place et suivre le monitoring des pipelines pour garantir leur disponibilité.
- Collaborer avec les équipes métier pour fournir des datasets fiables pour nos outils de visualisation.
- Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme data (performance, fiabilité, gouvernance).
Requirements
Ce poste s'adresse à un profil Junior ou Confirmé souhaitant évoluer dans un contexte technique moderne et à forte croissance, avec un intérêt marqué pour les projets intégrant de l'IA (MLOps)., * Première expérience réussie en Data Engineering ou dans un rôle similaire.
- Très bonne maîtrise de SQL et Python.
- Maîtrise ou forte connaissance de dbt.
- Connaissance des environnements cloud, idéalement GCP.
- Connaissance des bonnes pratiques CI/CD (GitLab) et des principes d'Infrastructure as Code (ex: Terraform)
- Goût prononcé pour la qualité, la structuration et l'amélioration continue.
- Intérêt marqué pour les sujets liés à l'IA et envie de contribuer à des projets innovants.
- Bon esprit d'équipe, autonomie, rigueur et capacité à documenter vos travaux.
- Une expérience dans le secteur du retail est un plus.
Environnement technique :
- Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
- Data Platform : Snowflake
- Pipeline & Transformation : Airbyte, Airflow, dbt
- BI & Analytics : Power BI, Metabase
- Infra & DevOps : Kubernetes (GKE), GitLab, CI/CD, Terraform
- Langages : SQL, Python