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# Data Engineer H/F

- **Company:** GROUPE N.A.T
- **Location:** Lesquin, France
- **Salary:** €45,000.0 - €55,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, BigQuery, Cloud Computing, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Github, Python (Programming Language), SQL Databases, Parquet, Simple Object Database Access, Google Cloud, Snowflake, Gitlab, Pandas, Data Lakes, Pyspark, Kubernetes, Azure Synapse Analytics, Docker, Amazon Redshift
- **Published:** May 30, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=ec46e03969c0b3d9

## About the Role

Compétences techniques recherchéesMaîtrise souhaitée :

 * Python (pandas, pyspark, airflow ou équivalent)
 * SQL avancé
 * Environnements Cloud (Azure, AWS, GCP - selon votre stack)
 * Outils d'orchestration (Airflow, Prefect, Dagster)
 * Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse…)
 * Data Lake / Parquet / Delta Lake

Serait un plus :

 * Connaissances CI/CD (GitLab, GitHub Actions)
 * Docker / Kubernetes
 * Notions de sécurité et gouvernance de données
 * Expérience avec des outils de catalogue ou de qualité (Great Expectations, Soda…), * Bac+3 à Bac+5 en informatique, data, mathématiques, ou équivalent
 * Expérience de 1 à 5 ans en tant que Data Engineer, Développeur Data ou rôle similaire
 * Solides bases en architecture data
 * Rigueur, autonomie, sens du détail
 * Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des interlocuteurs variés

## Description

Dans le cadre du développement de notre pôle, nous recrutons un Data Engineer F/H afin de concevoir, structurer et optimiser nos architectures de données.
Vous jouerez un rôle clé dans la fiabilité et la performance de nos pipelines, au cœur de la transformation data de l'entreprise., En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur tout le cycle de valorisation de la donnée :

 1. Conception & développement
 * Concevoir et développer des pipelines de données fiables (ETL/ELT)
 * Structurer les modèles de données (Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse)
 * Industrialiser les traitements via des workflows orchestrés

 2. Intégration & qualité des données
 * Garantir l'ingestion, la transformation et la mise à disposition des données
 * Mettre en place des mécanismes d'automatisation, monitoring et alerting
 * Assurer la qualité, la cohérence et la documentation des datasets

 3. Performance & optimisation
 * Optimiser les performances des requêtes, des tables et des environnements cloud
 * Gérer les problématiques de volumétrie, scalabilité et sécurité
 * Participer à l'amélioration continue de l'architecture data

 4. Collaboration
 * Travailler étroitement avec les équipes IT et métiers
 * Comprendre les besoins et proposer des solutions data adaptées
 * Vulgariser les enjeux techniques auprès des équipes non techniques


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