> Markdown version of [/jobs/ext/59559-data-engineer-gcp-python-spark-sql-senior](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/59559-data-engineer-gcp-python-spark-sql-senior). 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, SQL Senior - **Company:** Kéoni Consulting - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, BigQuery, Cloud Storage, Continuous Integration, Data Governance, Data Security, Data Structures, Python (Programming Language), SQL Databases, Google Cloud, Apache Spark, Gitlab, Data Lakes, Data Management, Terraform - **Published:** May 14, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=9e282b0fc496c093 ## About the Role ? Au moins 3 ans d?expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data ? Compétences solides en data : structures de données, code, architecture ? Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data ? Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) ? Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog ? Expériences intégrant les langages Python et SQL, Niveau d?expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d?expérience significative dans le type d?expertise demandé dans le type d?expertise demandé Profil candidat:Profil & Expertises demandées : ? Au moins 3 ans d?expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data ? Compétences solides en data : structures de données, code, architecture ? Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data ? Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) ? Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog ? Expériences intégrant les langages Python et SQL, ? Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD ? Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban ? Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques Niveau d?expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d?expérience significative dans le type d?expertise demandé dans le type d?expertise demandé ## Description La mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au c?ur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d?un product owner, d?un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l?orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l?infrastructure. MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données En interaction avec les membres de l?équipe, la prestation consiste à : ? Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l?équipe ? Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables ? Accompagner les membres de l?équipe dans l?exploitation et le requêtage des données ? Organiser et structurer le stockage des données ? Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l?accroissement rapide du volume de données ? Construire et maintenir les workflows de la CI/CD ? Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur ? Assurer l?évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements ? Participer aux différentes instances des data ingénieurs ? Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation ? Faire de la veille technologique active dans le domaine, ? Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD ? Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban ? Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [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) - [WeAreDevelopers LIVE - Modern DevOps for IoT Devices and More](https://www.wearedevelopers.com/videos/1805-wearedevelopers-live-modern-devops-for-iot-devices-and-more) - [Data Governance in the Era of AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1622-data-governance-in-the-era-of-ai) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [Making Data Warehouses fast. 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