Data Engineer SQL H/F
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Job description
Rejoignez une grande organisation du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Engineer pour contribuer Ă la modernisation de son Ă©cosystĂšme data et digital. Vous intĂšgrerez une Ă©quipe pluridisciplinaire au sein dâune usine digitale bancaire, chargĂ©e de concevoir et dĂ©velopper les services digitaux financiers innovants pour une expĂ©rience client fluide, personnalisĂ©e et intĂ©grĂ©e.
Vous serez responsable de la mise en oeuvre et de la maintenance des flux de donnĂ©es complexes entre une plateforme CRM multicloud (Marketing Cloud et Financial Cloud) et la plateforme Data dâentreprise (datamesh). Votre mission sâinscrit dans un projet dâalimentation et dâorchestration de donnĂ©es Ă grande Ă©chelle, combinant ingestion, transformation mĂ©tier et automatisation des pipelines.
Vos principales responsabilités porteront sur trois axes :
- Concevoir et dĂ©velopper des connecteurs API robustes pour lâextraction de donnĂ©es depuis des environnements CRM complexes, en garantissant la fiabilitĂ©, la performance et la monitoring des flux en continu
- Concevoir et implĂ©menter des transformations ETL (nettoyage, normalisation, enrichissement) pour structurer des donnĂ©es mĂ©tier hĂ©tĂ©rogĂšnes destinĂ©es aux Ă©quipes dâanalyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh
- Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des donnĂ©es afin dâassurer une mise Ă jour rĂ©guliĂšre et fiable des indicateurs de performance commerciale, marketing et financiĂšre
- Produire une documentation technique complĂšte : mapping des objets source-cible, architectural decisions, runbooks de maintenance et guides de troubleshooting
- Concevoir des tableaux de bord de suivi des flux incluant alerting, logging et audit trail pour garantir la transparence et la traçabilité des données en transit
- Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes de donnĂ©es, dâanalyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spĂ©cifications et valider les livrables
Lâenvironnement technique sâarticule autour de Google Cloud Platform (BigQuery comme entrepĂŽt de donnĂ©es, Pub/Sub pour la gestion Ă©vĂ©nementielle), Data Cloud pour la gouvernance et lâorchestration, avec une mĂ©thodologie Agile/Scrum. Le contexte mĂ©tier est celui dâune banque numĂ©rique intĂ©grĂ©e Ă un Ă©cosystĂšme retail complexe, oĂč la qualitĂ©, la latence et la fiabilitĂ© des donnĂ©es sont critiques pour la performance commerciale et lâexpĂ©rience client.
Requirements
SQL avancĂ© : manipulation complexe de donnĂ©es (jointures, agrĂ©gations, window functions, optimisation de requĂȘtes) sur des volumes importants
- Expérience confirmée en Data Engineering (au minimum 3-4 ans) avec conception et industrialisation de pipelines ETL/ELT en environnement production
- MaĂźtrise de lâĂ©cosystĂšme Google Cloud Platform, notamment BigQuery (schĂ©mas complexes, partitionnement, clustering, performances)
- ExpĂ©rience pratique de Data Cloud ou dâune plateforme Ă©quivalente de gouvernance et dâorchestration data
- Connaissance solide des architectures de données moderne (datamesh, data lake, dimensional modeling)
- CapacitĂ© Ă concevoir et maintenir des connecteurs API (authentification, gestion dâerreurs, retry logic, monitoring)
- Expérience en version control (Git) et bonnes pratiques de collaboration en équipe
Fortement appréciés :
- Maßtrise approfondie de DBT (Jinja, tests, macros, documentation générative, intégration CI/CD)
- Expérience avec Pub/Sub ou autres outils de streaming/event-driven architecture (Apache Kafka, etc.)
- MaĂźtrise de GitLab CI/CD et Docker Compose pour lâautomatisation et le dĂ©ploiement de pipelines
- Expérience du scripting et de la ligne de commande Linux (bash, outils Unix standards)
- Connaissance des frameworks de transformation avancée (Spark, Dataflow)
- Expérience dans le secteur retail, grande distribution, banque ou services financiers
- Certification ou projet significatif sur BigQuery ou Google Cloud
- Expérience en méthodologie Agile/Scrum, avec familiarité des concepts DevOps et SRE
- Soft skills : curiositĂ© technique, capacitĂ© de communication, rigueur documentaire, proactivitĂ© face aux enjeux de qualitĂ© data, Bash ETL API Google cloud platform SQL Git CrĂ©ation dâune base documentaire Pro-activitĂ© Scrum KAFKA Scripting Monitoring Docker
Benefits & conditions
Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy
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