> Markdown version of [/jobs/ext/3203057-data-engineer-gcp-python-spark-risques-climatiques-credit](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3203057-data-engineer-gcp-python-spark-risques-climatiques-credit). 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 - Python / Spark - Risques Climatiques & Crédit - **Company:** Kéoni Consulting - **Location:** Paris, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, BigQuery, Data Integration, Data Security, DevOps, Python (Programming Language), Meta-Data Management, Data Streaming, Google Cloud, Apache Spark, Xl Deploy, Terraform, Jenkins - **Published:** September 25, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=ce1895db28f6c1a1 ## About the Role Python : excellente maîtrise ; Spark : excellente maîtrise ; Développement et intégration de solutions Data sur GCP. Google Cloud Platform ? excellente maîtrise attendue : BigQuery, Compétences fonctionnelles appréciées Expérience dans le domaine du risque de crédit ; Connaissance des environnements bancaires ; Expérience de projets Data à forte volumétrie ; Compréhension des problématiques de qualité, sécurité et gouvernance de la donnée., Nous recherchons un Data Engineer GCP confirmé disposant de 3 à 6 ans d?expérience, présentant une expertise concrète en développement Python / Spark sur Google Cloud Platform. Le candidat devra pouvoir démontrer une expérience opérationnelle significative sur BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs et GCS. Une bonne maîtrise de la chaîne DevOps, notamment Terraform, Jenkins et XL Deploy, est également attendue. Au-delà des compétences techniques, le consultant devra faire preuve d?autonomie, d?une bonne capacité de communication et d?une réelle fluidité dans le travail en équipe. Une expérience dans le risque de crédit constituera un atout différenciant. ## Description Contexte Le projet vise à mettre en place une solution permettant d?ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples, afin de produire les rapports métiers nécessaires à la surveillance du risque de crédit. La solution est développée sur Google Cloud Platform (GCP) au sein d?une équipe expérimentée, sur un projet à forts enjeux et à forte visibilité. Une expérience dans le domaine du risque de crédit est appréciée., La conception et le développement de solutions Data sur Google Cloud Platform ; Le développement et l?intégration de traitements Python / Spark ; La mise en place et l?évolution des pipelines d?ingestion et de traitement de données ; L?ingestion, l?agrégation et l?exposition de données provenant de sources multiples ; Le développement de traitements à forte volumétrie ; La collecte, le stockage et l?exploitation des flux de données ; La supervision et l?intégration de données de différentes natures ; Le contrôle de la qualité et de la sécurité des données ; La maintenance et le suivi du RUN des applications développées ; La maintenance des infrastructures Data associées ; La documentation et la cartographie des différentes sources de données ; La contribution à l?industrialisation des traitements et modèles ; La proposition d?évolutions des infrastructures et solutions Data existantes. La mission rattache également au rôle de Data Engineer la structuration des bases, la gestion des métadonnées et référentiels, l'industrialisation des modèles ML ainsi que leur maintien en RUN., Dataproc ; Cloud Composer ; Cloud Functions ; Cloud Run Jobs ; Google Cloud Storage (GCS). DevOps ? bonne maîtrise attendue : Terraform ; Jenkins ; XL Deploy (XLD). Ces expertises sont explicitement présentées comme impératives compte tenu du caractère stratégique et de la visibilité du projet. ## Related Videos - [Fully Orchestrating Databricks from Airflow](https://www.wearedevelopers.com/videos/336-fully-orchestrating-databricks-from-airflow) - [Inside Bitpanda's Tech Stack: Scaling a European Fintech Leader - Markus Dorner](https://www.wearedevelopers.com/videos/1979-inside-bitpanda-s-tech-stack-scaling-a-european-fintech-leader-markus-dorner) - [GitLab CI pipelines for a whole company](https://www.wearedevelopers.com/videos/143-gitlab-ci-pipelines-for-a-whole-company) - [Shifting Stress to Progress— Understanding DevOps to do DevOps Better](https://www.wearedevelopers.com/videos/268-shifting-stress-to-progress-understanding-devops-to-do-devops-better) - [Mobile vs. Backend DevOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/1662-mobile-vs-backend-devops) - [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) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Got AI ideas but no money? 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