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# Data Engineering DBT / SQL TJM max 490

- **Company:** Craftman data
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** BigQuery, Linux, Scrum Methodology, SQL Databases, Data Streaming, Data Build Tool (dbt), Git, Gitlab-ci, Google Bigquery, Docker
- **Published:** July 10, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=ef4caaeac8ec47ce

## About the Role

Compétences techniquesIndispensablesExcellente maîtrise de SQL sur de gros volumes de données.

Très bonne connaissance de Google BigQuery.

Expérience significative sur Google Cloud Platform (GCP).

Solides compétences en modélisation et transformation de données.

AppréciéesDBT (Data Build Tool).

Git.

GitLab CI/CD.

Docker Compose.

Pub/Sub.

Linux.

Environnements Agile / Scrum.

Qualités attenduesExcellentes capacités de communication.

Esprit d'analyse et de résolution de problèmes.

Autonomie et sens des responsabilités.

Goût du travail en équipe.

Culture de l'amélioration continue.

Respect des engagements et des délais.

Profil recherchéBac+5 (école d'ingénieur ou université) ou expérience équivalente.

Au moins 7 ans d'expérience en Data Engineering.

Expertise confirmée sur BigQuery, SQL, DBT et GCP.

Une expérience dans le secteur du retail ou de la grande distribution constitue un plus.

Stack techniqueSQL

Google BigQuery

Google Cloud Platform (GCP)

DBT

Git

GitLab CI/CD

Docker Compose

Pub/Sub

Linux

## Description

L'objectif de la mission est de concevoir et industrialiser des traitements permettant de collecter, transformer, enrichir et exposer des données destinées à alimenter un partenaire externe dans le cadre d'un projet d'automatisation et de personnalisation à grande échelle., Expérience attendue : 7 ans minimum

MissionsConcevoir et développer des pipelines de données robustes.

Collecter, transformer et enrichir de grands volumes de données.

Concevoir des modèles de données optimisés pour l'exploitation analytique.

Exposer les données aux différents consommateurs dans un environnement cloud.

Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements Data.

Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données.

Collaborer avec les équipes Data, Produit et Métiers dans un environnement agile., onsConcevoir et développer des pipelines de données robustes.

Collecter, transformer et enrichir de grands volumes de données.

Concevoir des modèles de données optimisés pour l'exploitation analytique.

Exposer les données aux différents consommateurs dans un environnement cloud.

Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements Data.

Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données.

Collaborer avec les équipes Data, Produit et Métiers dans un environnement agile.


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