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# Consultant BigQuery / GCP - Data

- **Company:** AOSIS
- **Location:** Toulouse, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, BigQuery, Cloud Storage, Cluster Analysis, Extract Transform Load (ETL), Data Vault Modeling, Data Warehousing, Performance Tuning, Standard Sql, Google Cloud, Data Lakes
- **Published:** August 26, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=0fc18eab21e83c33

## About the Role

BigQuery * GCP * SQL * ETL/ELT * Data Warehouse * Modélisation Data

Apprécié :
Cloud Storage * Dataflow * Pub/Sub * Cloud Composer * Data Catalog * Dataplex * dbt, Le niveau d'expérience reste ouvert : ce qui fera réellement la différence, c'est votre maîtrise de BigQuery et votre expérience sur des environnements Data en production.

Un profil confirmé, autour de 3 ans d'expérience ou plus, pourra néanmoins prendre plus rapidement en autonomie l'ensemble du périmètre.

Une expérience dans le retail / la grande distribution constitue un vrai plus.

Au-delà de la technique, nous recherchons quelqu'un capable d'échanger avec des interlocuteurs métiers, de comprendre leurs enjeux et de rendre accessibles des sujets Data complexes.

## Description

Vous maîtrisez BigQuery et souhaitez intervenir sur un environnement Data à grande échelle, avec de vrais enjeux de performance, architecture et gouvernance ?

Nous recherchons un(e) Consultant(e) BigQuery / GCP pour une mission longue durée au sein d'un pôle Data structuré, dans un contexte retail / grande distribution et sur des volumes de données importants., Vous interviendrez au cœur d'un environnement Data hébergé sur Google Cloud Platform, avec notamment :

 * Conception et optimisation de requêtes SQL avancées sous BigQuery
 * Optimisation des performances : partitionnement, clustering, gestion des coûts et volumétrie
 * Conception et développement de pipelines de données ETL/ELT
 * Modélisation des données : schémas en étoile, flocon, Data Vault
 * Contribution à l'architecture et à l'évolution du Data Warehouse / Data Lake
 * Participation aux problématiques de gouvernance et qualité des données : catalogage, lignage, ownership, documentation…
 * Collaboration avec les producteurs de données et les équipes métiers


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