Data Engineer IA sur Google Cloud | BigQuery & GenAI

Pyl.Tech; Paris; Presencial; EUR 45.000 - 60.000; Tempo integral

Benefícios oferecidos por esta vaga

Budget formation

Certifications prises en charge

Licences IA à tester

Budget conférences

Resumo da vaga

Chez Pyl.Tech, nous accompagnons nos clients dans la valorisation de leurs données sur Google Cloud. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations data, cadrerez, développerez et industrialiserez des pipelines adaptés aux contraintes client.

Vous travaillerez en équipe, avec une forte culture orientée IA, et vous participerez à des projets variés allant du BI au GenAI, tout en assurant la qualité et la sécurité des données.

Qualificações

• Minimum 3 ans d'expérience en data engineering.
• Maîtrise de BigQuery et services GCP.
• Expérience pratique en Python et SQL; Spark ou équivalent.
• Connaissance des ingestions, traitements et exposition de données.
• Bonnes compétences d'analyse et résolution de problèmes.
• Anglais technique et dimension internationale

Responsabilidades

• Concevoir et développer des pipelines de données dans BigQuery/Dataflow.
• Industrialiser les produits Data Science et GenAI en production.
• Transmettre et faire monter en compétence les équipes client.
• Veiller à la sécurité, gouvernance et traçabilité des données.
• Travailler en mode projet avec 90% temps client.

Conhecimentos

Ingénierie des données

BigQuery

GCP services

Python

SQL

Spark

Sécurité des données

Conformité cloud

Analyse des données

Ferramentas

BigQuery

Dataflow

Pub/Sub

dbt

Dataproc

Vertex AI

Descrição da vaga

Chez Pyl.Tech, nous accompagnons nos clients dans la valorisation de leurs données sur Google Cloud. En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations data, cadrerez, développerez et industrialiserez des pipelines adaptés aux contraintes client.

Vous travaillerez en équipe, avec une forte culture orientée IA, et vous participerez à des projets variés allant du BI au GenAI, tout en assurant la qualité et la sécurité des données.