Data Engineer SQL H/F

DGTL Performance
Massy, France
4 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
3 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Agile Methodology Audit Trail Bash Shell BigQuery Unix Command-Line Interface Cloud Computing Cluster Analysis Continuous Integration Data Architecture Extract Transform Load (ETL)
+21 more
Data Mining Data Synchronization Data Warehousing Linux DevOps Jinja (Template Engine) Scrum Methodology SQL Databases Data Streaming Data Logging Scripting Google Cloud Macros Apache Spark Git Data Lakes Gitlab-ci Apache Kafka Software Version Control Marketing Cloud Docker

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 d’une 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 d’entreprise (datamesh). Votre mission s’inscrit dans un projet d’alimentation et d’orchestration 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 l’extraction 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 d’analyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh
  • Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des donnĂ©es afin d’assurer 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 traçabilitĂ© des donnĂ©es en transit
  • Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes de donnĂ©es, d’analyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spĂ©cifications et valider les livrables

L’environnement technique s’articule 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 l’orchestration, avec une mĂ©thodologie Agile/Scrum. Le contexte mĂ©tier est celui d’une 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 l’expĂ©rience client.

Requirements

SQL avancĂ© : manipulation complexe de donnĂ©es (jointures, agrĂ©gations, window functions, optimisation de requĂȘtes) sur des volumes importants

  • ExpĂ©rience confirmĂ©e en Data Engineering (au minimum 3-4 ans) avec conception et industrialisation de pipelines ETL/ELT en environnement production
  • MaĂźtrise de l’écosystĂšme Google Cloud Platform, notamment BigQuery (schĂ©mas complexes, partitionnement, clustering, performances)
  • ExpĂ©rience pratique de Data Cloud ou d’une plateforme Ă©quivalente de gouvernance et d’orchestration data
  • Connaissance solide des architectures de donnĂ©es moderne (datamesh, data lake, dimensional modeling)
  • CapacitĂ© Ă  concevoir et maintenir des connecteurs API (authentification, gestion d’erreurs, retry logic, monitoring)
  • ExpĂ©rience en version control (Git) et bonnes pratiques de collaboration en Ă©quipe

Fortement appréciés :

  • MaĂźtrise approfondie de DBT (Jinja, tests, macros, documentation gĂ©nĂ©rative, intĂ©gration CI/CD)
  • ExpĂ©rience avec Pub/Sub ou autres outils de streaming/event-driven architecture (Apache Kafka, etc.)
  • MaĂźtrise de GitLab CI/CD et Docker Compose pour l’automatisation et le dĂ©ploiement de pipelines
  • ExpĂ©rience du scripting et de la ligne de commande Linux (bash, outils Unix standards)
  • Connaissance des frameworks de transformation avancĂ©e (Spark, Dataflow)
  • ExpĂ©rience dans le secteur retail, grande distribution, banque ou services financiers
  • Certification ou projet significatif sur BigQuery ou Google Cloud
  • ExpĂ©rience en mĂ©thodologie Agile/Scrum, avec familiaritĂ© 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 d’une base documentaire Pro-activitĂ© Scrum KAFKA Scripting Monitoring Docker

Benefits & conditions

Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

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