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DGTL Performance recherche un Data Engineer GCP pour intégrer une grande maison du luxe, travailler sur l’infrastructure et l’orchestration de données critiques dans un environnement cloud-natif Google Cloud Platform.
Vous concevrez, développerez et maintiendrez des pipelines robustes avec BigQuery, DBT et Terraform, en collaboration avec les équipes data science et analytics, tout en participant aux sprints Agile et à l’évolution de l’architecture technique.
DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.
Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.
Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants.
https://www.dgtl-performance.com
Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform.
Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe.
Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code.
Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Paris
selon profil