Data Engineer Big Data (BigQuery / dbt / Airflow) H/F

SKIILS; Suresnes; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle

Titre de transport pris en charge

Télétravail partiel

Résumé du poste

SKIILS recherche un Data Engineer BigQuery/dbt pour concevoir et optimiser des pipelines de données sur GCP. Vous participerez à la modélisation et à l’industrialisation des transformations, en travaillant sur des volumes massifs et l’intégration de flux temps réel.

Une expérience solide (>5 ans) en Data Engineering, SQL expert et maîtrise de BigQuery et dbt est demandée. Télétravail partiel possible; cadre agile et collaboration transverse.

Qualifications

• Maîtrise avancée de SQL et BigQuery pour des volumes importants.
• Maîtrise de dbt et de la modélisation des données.
• Expérience sur Google Cloud Platform (GCP).
• Connaissance d’Airflow/Cloud Composer et GitCI/CD.

Responsabilités

• Concevoir et développer des pipelines ELT/ETL performants.
• Modéliser les données pour les besoins analytiques et métiers.
• Écrire et tester les modèles dbt et fiabiliser les transformations.
• Optimiser les performances sur BigQuery (partitioning, clustering, coût).
• Orchestrer les traitements via Airflow/Cloud Composer.
• Intégrer des flux temps réel (Kafka, Pub/Sub).
• Industrialiser les déploiements et assurer la qualité des livrables (Git, CI/CD).
• Collaborer avec les équipes techniques et métiers.

Connaissances

SQL

BigQuery

dbt

GCP

Airflow

Kubernetes

CI/CD

GitLab CI

Linux

Data modeling

Kafka

Pub/Sub

Outils

GitLab CI

Description du poste

Tu es passionné(e) par la Data Engineering et tu aimes concevoir des plateformes de données performantes capables de traiter des volumes massifs sur le Cloud ? BigQuery, dbt et les architectures GCP font partie de ton quotidien ?
Rejoins la Guild Data Factorii en tant que Data Engineer BigQuery / dbt et participe à des projets stratégiques de transformation data au sein d'un environnement technique de pointe.

Mais qu'est-ce que l'équipe Data Factorii adresse ?

En tant que Data Engineer H/F, tes missions seront de :

Concevoir et développer des pipelines de données performants :

construire, maintenir et faire évoluer des traitements ELT/ETL robustes capables de gérer de très grands volumes, tout en garantissant leur qualité et leur performance.

Modéliser la donnée :

participer à la conception de modèles de données adaptés aux besoins analytiques et métier, en garantissant leur cohérence et leur évolutivité.

Développer et industrialiser les transformations avec dbt :

écrire, tester et documenter les modèles dbt, mettre en place des tests de qualité de données et fiabiliser les couches de transformation.

Optimiser les performances sur BigQuery :

travailler le partitionnement, le clustering et le tuning des requêtes pour garantir performance et maîtrise des coûts.

Orchestrer les traitements de données :

planifier, monitorer et fiabiliser les pipelines via Apache Airflow / Cloud Composer.

Contribuer à l'intégration de flux temps réel :

participer à l'intégration de flux Kafka / Pub-Sub au sein des pipelines de traitement de données.

Industrialiser les développements Data :

automatiser les déploiements et garantir la qualité des livrables grâce à Git et aux pipelines CI/CD (GitLab CI).

Collaborer avec les équipes techniques et métiers :

travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement, de production et les différents interlocuteurs métier afin de proposer des solutions adaptées aux enjeux business.

Participer à l'amélioration continue :

être force de proposition sur les évolutions techniques, les performances des traitements et les bonnes pratiques de développement.

Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ?

En 1er, un savoir‑être en phase avec notre culture :

Tu es curieux(se) et passionné(e) par les technologies Data.

Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles.

Tu fais preuve de rigueur, d'autonomie et d'un fort esprit d'analyse.

Tu es force de proposition et aimes relever des défis techniques.

En 2nd, un bagage technique solide :

Une expérience de plus de 5 ans en tant que Data Engineer.

Une excellente maîtrise de SQL et de BigQuery sur des traitements de gros volumes de données (niveau expert exigé).

Une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP).

Une bonne maîtrise de dbt pour la transformation et la documentation des données.

Une expertise confirmée en modélisation de la donnée, en traitement ELT/ETL et en optimisation/performance des requêtes.

Une bonne connaissance des architectures de data streaming (Kafka, Pub/Sub).

Une expérience avec Apache Airflow / Cloud Composer.

Une maîtrise des outils Git, CI/CD (GitLab CI) et des environnements Linux.

Une expérience en méthodologie Agile / Scrum.

Les petits plus qui feront la différence :

Une connaissance de BigTable, ElasticSearch et Kubernetes.

Une sensibilité aux enjeux de coûts et de performance sur GCP.

Une expérience sur des plateformes Data à très grande échelle.

Et surtout, tu as envie de participer à des projets ambitieux où la Data est au cœur de la stratégie des entreprises ?

Alors rejoins Data Factorii et construisons ensemble les plateformes Data de demain !

Ce que nous t'offrons ?

Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences.

Des projets Data à forte valeur ajoutée, au sein d'environnements techniques modernes et innovants.

Une montée en compétences continue sur les technologies Big Data et Cloud les plus recherchées du marché.

Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.

Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.

Et surtout, l'opportunité de rejoindre une équipe d'experts passionnés par la Data et les nouvelles technologies.

Chez nous, aucun process de recrutement ne doit prendre plus de 15 jours et il est super simple !

1. LE MATCHING : Votre dossier est sélectionné, C’est l’élément déclencheur de l’aventure.
2. LA RENCONTRE : Axé sur le savoir être, car nous souhaitons avant tout travailler avec des personnalités
3. LA VALIDATION: Axée sur le savoir-faire, et là c’est notre leader technique qui prend le relais
4. … Il n’y a pas de 4ème étape ! A partir de la validation, ton onboarding est finalisé