Data Engineer - BigQuery & Cloud Analytics (Hybrid)

Kereon Intelligence; Niort; Hybrid; EUR 55,000 - 75,000; Full time

Benefits offered by this job

RTT

Formations

Jour d’anniversaire offert

Afterworks

Événements internes

Structure à taille humaine

Job summary

Chez K-LAGAN, nous recrutons un Data Engineer confirmé pour rejoindre l’équipe et contribuer activement au développement de la Data Fabrik, dans un environnement orienté cloud et analytics. Le poste s’inscrit dans une structure à taille humaine, adossée à un groupe international, avec 2 jours de télétravail par semaine et une arrivée ASAP.

Profil recherché: +5 ans d’expérience en Data Engineering, maîtrise de GCP/BigQuery, DBT et Dataiku; capacité à structurer des modèles de données robustes et

Qualifications

• Expérience confirmée en Data Engineering
• Solide maîtrise des environnements GCP / BigQuery
• Bonne connaissance des outils de transformation (DBT)
• Capacité à structurer des modèles de données robustes
• Esprit analytique, rigueur et culture de la qualité

Responsibilities

• Définir les pré-requis techniques nécessaires aux nouveaux cas d’usage data
• Participer à la conception et l’implémentation de nouveaux modèles de données
• Développer, optimiser et maintenir les pipelines de transformation
• Contribuer à l’évolution des outils et bonnes pratiques Data Engineering
• Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements
• Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI et Métiers

Skills

Python

SQL

DBT

Dataiku

BigQuery

Looker

LookML

GCP

Job description

Chez K-LAGAN, nous recrutons un Data Engineer confirmé pour rejoindre l’équipe et contribuer activement au développement de la Data Fabrik, dans un environnement orienté cloud et analytics. Le poste s’inscrit dans une structure à taille humaine, adossée à un groupe international, avec 2 jours de télétravail par semaine et une arrivée ASAP.

Profil recherché: +5 ans d’expérience en Data Engineering, maîtrise de GCP/BigQuery, DBT et Dataiku; capacité à structurer des modèles de données robustes et