> Markdown version of [/jobs/ext/14896-data-engineer-gcp-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/14896-data-engineer-gcp-f-h). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Engineer GCP (F/H) - **Company:** Studi - **Location:** Pérols, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, BigQuery, Continuous Integration, Data Transformation, DevOps, Elasticsearch, Identity and Access Management, Python (Programming Language), SQL Databases, Cloud Monitoring, Apache Spark, Generative AI, Gitlab, Git, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Terraform, Docker - **Published:** May 14, 2026 - **Apply:** https://www.optioncarriere.com/jobad/frc6e4c5de19d96dbb6d64648488732952 ## About the Role Vous maîtrisez SQL avancé et la modélisation analytique, et faites preuve d'une grande rigueur ainsi que d'un esprit analytique vous permettant de concevoir des modèles de données fiables, performants et orientés métier. Vous possédez une solide expérience en Python pour le développement de scripts d'ingestion et d'APIs, associée à une forte autonomie et au sens du travail bien fait afin de produire des solutions robustes, maintenables et documentées. Vous justifiez d'une expérience significative sur un environnement cloud data, idéalement GCP, et êtes doté(e) d'une curiosité technique naturelle ainsi que d'une réelle envie de monter en compétences sur les nouveaux usages data et IA. Vous maîtrisez dbt (ou un outil équivalent de transformation analytique) ainsi que des outils d'orchestration tels qu'Airflow ou Cloud Composer, avec un véritable esprit produit orienté usage, qualité de service et valeur livrée. Vous êtes à l'aise avec les pratiques DevOps (Git, CI/CD, Docker et idéalement Terraform) et savez structurer des workflows fiables, industrialisés et collaboratifs grâce à votre esprit de synthèse et votre sens de l'organisation. Vous disposez de connaissances autour des architectures temps réel et distribuées via Kafka, Pub/Sub ou Spark, et faites preuve d'adaptabilité ainsi que d'une approche proactive dans la résolution de problématiques techniques complexes. Doté(e) d'une appétence marquée pour l'IA générative, le MLOps, le protocole MCP et les services Vertex AI, vous aimez explorer de nouvelles approches technologiques et contribuer à des projets innovants à forte valeur ajoutée. Vous appréciez le travail en équipe et savez vulgariser des sujets techniques auprès des métiers afin de favoriser la collaboration et l'alignement entre les équipes techniques et fonctionnelles. Force de proposition, vous aimez challenger l'existant et apporter des idées concrètes pour améliorer les architectures, les processus data et les usages au service des utilisateurs. ## Description Conception et développement de pipelines data * Concevoir, développer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation des données. * Contribuer à la modélisation médaillon (Bronze / Silver / Gold) sur BigQuery. * Développer et faire évoluer les modèles dbt (tests, documentation, lineage). * Orchestrer les traitements via Cloud Composer (Airflow) et Dataproc (Spark). Industrialisation et fiabilité * Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD (GitLab) et l'Infrastructure as Code (Terraform). * Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production. * Mettre en place l'observabilité (Cloud Monitoring, Elasticsearch, alerting). * Optimiser les coûts (FinOps) et la sécurité (IAM, Secret Manager). Collaboration et IA * Collaborer avec les Data Analysts pour exposer les bonnes données aux bons utilisateurs. * Accompagner les Data Scientists dans l'industrialisation de leurs modèles ML. * Participer aux chantiers IA agentique (MCP, couche sémantique, accès en langage naturel). * Contribuer à la documentation et au partage de connaissances au sein de l'équipe. ## Related Videos - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) - [Alibaba Big Data and Machine Learning Technology](https://www.wearedevelopers.com/videos/37-alibaba-big-data-and-machine-learning-technology) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [Got AI ideas but no money? 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