> Markdown version of [/jobs/ext/3642095-data-engineer-gcp-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3642095-data-engineer-gcp-h-f). 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 H/F - **Company:** Visian - **Location:** France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Airflow, Apache HTTP Server, BigTable, BigQuery, Cloud Computing, Databases, Continuous Delivery, Continuous Integration, Data Warehousing, Relational Databases, DevOps, Hadoop Distributed File System, Scrum Methodology, Ansible, SQL Databases, WebKit, Data Processing, Google Cloud, Apache Spark, Build Server, Git, Data Lakes, Apache Kafka, Data Management, Terraform, Docker, Jenkins - **Published:** October 9, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84229849.html ## About the Role Profil recherchéFormation supérieure en informatique, ingénierie des données ou domaine équivalent.Expérience significative en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Cloud.Solide capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile, notamment en mode Scrum ou Kanban.Bonnes qualités relationnelles et excellente capacité de communication.Capacité à échanger avec différents interlocuteurs et à entrer dans le détail des problématiques techniques.Curiosité technique et intérêt pour les évolutions des technologies et des architectures Data.Compétences techniquesCloud & InfrastructureGCP : indispensable.GKE.Stockage : HDFS, GCS.Data EngineeringMaîtrise de l'écosystème Apache Spark.Maîtrise de Kafka.Bonne maîtrise de Scala.Orchestration et planification : Airflow / Cloud Composer.Data Warehouse & bases de donnéesSQL.BigQuery.Bigtable.DevOps & CI/CDGit.Ansible.Docker.Terraform.Jenkins et/ou Cloud Build.MéthodologiesPratique des méthodologies Scrum et/ou Kanban.Maîtrise des pratiques de développement collaboratif et de gestion de versions avec Git. Mais aussi... Taux journalier :670.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}, * Formation supérieure en informatique, ingénierie des données ou domaine équivalent. * Expérience significative en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Cloud. * Solide capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile, notamment en mode Scrum ou Kanban. * Bonnes qualités relationnelles et excellente capacité de communication. * Capacité à échanger avec différents interlocuteurs et à entrer dans le détail des problématiques techniques. * Curiosité technique et intérêt pour les évolutions des technologies et des architectures Data., Data Engineering, * Maîtrise de l'écosystème Apache Spark. * Maîtrise de Kafka. * Bonne maîtrise de Scala. * Orchestration et planification : Airflow / Cloud Composer. Data Warehouse & bases de données * SQL. * BigQuery. * Bigtable. DevOps & CI/CD * Git. * Ansible. * Docker. * Terraform. * Jenkins et/ou Cloud Build. Méthodologies * Pratique des méthodologies Scrum et/ou Kanban. * Maîtrise des pratiques de développement collaboratif et de gestion de versions avec Git. EUR Apache spark Ansible Scala Kanban SGBD Google cloud platform Contrôle qualité SQL Gestion des données Git Sens du relationnel Jenkins Scrum KAFKA Terraform Amélioration continue Docker ## Description Collecte et traitement des données - Récupérer et intégrer des données provenant de différentes sources externes. - Exploiter les capacités d'un Datalake pour le stockage et le traitement des données. - Mettre en oeuvre des traitements permettant de produire automatiquement des agrégats journaliers, hebdomadaires et mensuels. - Concevoir et maintenir les chaînes : - d'ingestion des données ; - de validation et de contrôle de la qualité des données ; - de croisement et d'enrichissement des données ; - de déversement des données enrichies dans le Datalake. Développement et industrialisation - Développer les solutions dans le respect des règles et principes d'architecture définis. - Concevoir et documenter les user stories en collaboration avec le Product Owner et les chefs de projet. - Développer les scripts nécessaires au déploiement des solutions. - Participer à la mise en oeuvre et à l'amélioration de la chaîne de Continuous Delivery. - Automatiser les tests fonctionnels afin de garantir la qualité et la fiabilité des traitements. - Assurer la maintenance corrective et évolutive des développements. Support et amélioration continue - Analyser et prioriser les corrections d'anomalies. - Assurer le suivi des incidents liés aux traitements de données. - Accompagner et assister les équipes d'exploitation. - Contribuer à l'amélioration continue des processus, outils et pratiques de développement. - Assurer une veille sur les évolutions technologiques liées aux environnements et frameworks utilisés.