> Markdown version of [/jobs/ext/4535027-data-engineer-gcp-dataiku-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4535027-data-engineer-gcp-dataiku-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 - Dataiku H/F

- **Company:** Propertyvalue
- **Location:** France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, BigQuery, Cloud Storage, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Performance Tuning, Query Optimization, Power BI, SQL Databases, Google Cloud, Delivery Pipeline, Git, Google Cloud Functions, Data Analytics, Dataiku, Restful APIs, Terraform, Looker Analytics, Docker
- **Published:** November 3, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85071866.html

## About the Role

Profil recherchéDe formation Bac +5 en informatique, Data Engineering ou équivalent, vous justifiez de 3 à 8 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expérience significative sur GCP en production.Vous maîtrisez :GCP, notamment BigQuery, Cloud Storage et Pub/Sub.Dataiku DSS, de la conception des workflows à leur industrialisation.Python et SQL avancé.La conception de pipelines, la modélisation des données et l'optimisation des requêtes.Les outils Git, CI/CD, Terraform et Docker, ainsi que les pratiques de monitoring et d'observabilité.Des connaissances en Airflow / Cloud Composer, Dataform ou dbt, Dataflow, Cloud Run / Cloud Functions, APIs REST, Power BI ou Looker seront appréciées. Une expérience des cas d'usage IA et Machine Learning sur Dataiku constitue également un atout.Autonome et rigoureux(se), vous appréciez le travail en équipe et savez échanger avec des interlocuteurs métiers et techniques. Selon votre expérience, vous pourrez intervenir comme
référent GCP/Dataiku et accompagner techniquement des profils juniors., De formation Bac +5 en informatique, Data Engineering ou équivalent, vous justifiez de 3 à 8 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expérience significative sur GCP en production.

Vous maîtrisez :

 * GCP, notamment BigQuery, Cloud Storage et Pub/Sub.
 * Dataiku DSS, de la conception des workflows à leur industrialisation.
 * Python et SQL avancé.
 * La conception de pipelines, la modélisation des données et l'optimisation des requêtes.
 * Les outils Git, CI/CD, Terraform et Docker, ainsi que les pratiques de monitoring et d'observabilité.

Des connaissances en Airflow / Cloud Composer, Dataform ou dbt, Dataflow, Cloud Run / Cloud Functions, APIs REST, Power BI ou Looker seront appréciées. Une expérience des cas d'usage IA et Machine Learning sur Dataiku constitue également un atout.

Autonome et rigoureux(se), vous appréciez le travail en équipe et savez échanger avec des interlocuteurs métiers et techniques. Selon votre expérience, vous pourrez intervenir comme référent GCP/Dataiku et accompagner techniquement des profils juniors., Google cloud platform
SQL
Modélisation des données
Power BI
Git
Travail en équipe
Rigueur et méthode
Python
Terraform
API REST
Docker

## Description

Au sein des équipes Data & Analytics, vous participerez à la conception, au développement et à l'industrialisation de pipelines de données, tout en accompagnant les métiers dans leurs cas d'usage analytiques et d'intelligence artificielle.

Vos principales missions seront de :

 - Développer et maintenir des flux d'ingestion, de transformation et d'exposition des données sur GCP.
 - Concevoir et industrialiser des projets et workflows Dataiku DSS.
 - Développer des traitements robustes et réutilisables en Python et SQL.
 - Garantir la qualité, la traçabilité et la disponibilité des données.
 - Automatiser les déploiements et faire évoluer les pipelines CI/CD avec Terraform.
 - Contribuer aux choix d'architecture, à l'optimisation des performances et au support des solutions en production.
 - Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour faciliter l'utilisation des produits de données.