Data Engineer GCP

ONE LOGIC CONSULTING; Île-de-France; On-site; EUR 80,000 - 120,000; Full time

Job summary

ONE LOGIC CONSULTING recherche un Data Engineer GCP pour transformer l'architecture de données d'un client bancaire et développer les capacités analytiques de deux écosystèmes financiers.

Vous concevrez et déploierez une plateforme de données moderne, unifiant des sources hétérogènes, réalisant des analyses en temps réel et soutenant des reportings réglementaires et de gestion.

Qualifications

• 5 ans ou plus d'expérience dans l'ingénierie des données et l'analytique, dont au moins 3 ans en data engineering.
• Maîtrise du langage SQL et des principes de modélisation des données.
• Expérience avec les plateformes modernes de données, notamment l'environnement GCP (BigQuery, GCS, Airflow et Pandas).
• Maîtrise de Python appliqué au traitement et à la manipulation de données.
• Capacité à concevoir et déployer des pipelines ETL/ELT à grande échelle.

Responsibilities

• Concevoir et déployer une plateforme de données moderne conforme à la feuille de route du Data Hub Financing.
• Mettre en place la gouvernance des données, les règles de qualité et les politiques associées.
• Concevoir modèles et schémas pour les simulations, amortissements, rechargement et reporting.
• Créer et automatiser des pipelines d'ingestion ETL/ELT.

Skills

SQL

Modélisation de données

Python

ETL/ELT pipelines

Conception d'architectures données

Tools

BigQuery

Google Cloud Storage

Airflow

Pandas

Job description

Nous recrutons un Data Engineer GCP pour accompagner notre client bancaire dans la transformation de son architecture de données et développer les capacités analytiques de 2 de ses écosystèmes financier.

Vous contribuerez à la conception et au déploiement d'une plateforme de données moderne capable d'unifier des sources fragmentées, de réaliser des analyses en temps réel et de soutenir des simulations financières ainsi que des reportings réglementaires et de gestion complexes

Architecture & Conception de la Plateforme :

• Mettre en œuvre l'architecture de la plateforme de données en conformité avec la feuille de route du Data Hub Financing.
• Déployer les cadres de gouvernance des données, les règles de qualité et les politiques de gestion associées.
• Concevoir et implémenter les modèles et schémas de données dédiés aux processus de simulation, d'amortissement, de rechargement et de reporting.
• Créer et automatiser des pipelines d'ingestion de données de type ETL/ELT.

Ingénierie des Données :

• Développer des pipelines de données scalables assurant l'ingestion à partir de sources hétérogènes.
• Implémenter des mécanismes d'alerte, de monitoring et de contrôle rigoureux de la qualité des données.
• Construire la logique de transformation adaptée à des calculs financiers complexes.
• Optimiser les structures de stockage et les requêtes afin de maximiser la performance tout en maîtrisant les coûts d'infrastructure.
• Mettre en place la traçabilité et le lignage de bout en bout des données.

Analytique & Insights :

• Concevoir des fonctionnalités analytiques pour le suivi de portefeuille et le reporting opérationnel.
• Réaliser des tableaux de bord et des visualisations claires pour faciliter la prise de décision.
• Industrialiser des pipelines de data science pour répondre à des cas d'usage analytiques avancés et de modélisation prédictive.
• Restituer des éclairages exploitables afin d'optimiser les processus métier.

Collaboration & Gouvernance :

• Travailler en relation étroite avec les équipes métiers afin de cerner précisément leurs besoins en données PDS et SSM.
• Rédiger et maintenir à jour la documentation relative à l'architecture, aux flux de données et aux spécifications techniques.

Profil recherché :

Prérequis indispensables :

• 5 ans ou plus d'expérience dans les domaines de l'ingénierie des données et de l'analytique, dont un minimum de 3 ans en data engineering.
• Maîtrise experte du langage SQL et des principes de modélisation de données.
• Expérience confirmée sur les plateformes de données modernes, notamment l'environnement GCP : BigQuery, Google Cloud Storage (GCS), Airflow et Pandas.
• Maîtrise de Python appliquée au traitement et à la manipulation de données.
• Pratique avérée de la conception et du déploiement de pipelines ETL/ELT à grande échelle.
• Aptitude reconnue à évoluer dans des écosystèmes techniques complexes et multi-sources.
• Bonne compréhension générale des données et des instruments financiers.

Compétences et atouts appréciés :

• Expérience probante dans l'implémentation complète d'architectures de données.
• Connaissance des mécanismes de titrisation et de la gestion de portefeuille.
• Familiarité avec le streaming de données en temps réel et les architectures orientées événements.
• Expérience d'industrialisation de pipelines de data science.
• Expérience préalable au sein du secteur bancaire ou des services financiers.