À propos
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
Le poste
Rejoignez une grande enseigne du secteur de la distribution et du retail pour piloter la modernisation de son infrastructure data sur Google Cloud Platform. Vous participerez à la construction d'un socle data robuste et évolutif, en travaillant dans un environnement Agile et collaboratif.
Vous intégrez une équipe dédiée à la transformation digitale et à l'optimisation des flux de données. Votre mission couvre l'ensemble du cycle de vie des données : de l'analyse des besoins métiers à la mise en production de solutions performantes et maintenables. Vous aurez l'opportunité de travailler avec des technologies cloud modernes et de contribuer à la gouvernance data de l'organisation.
L'environnement technique s'appuie sur Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et services connexes), une architecture orientée événementielle avec Kafka, et des outils de versioning (GitHub) pour la collaboration et l'intégration continue. Vous évoluerez dans une méthodologie Agile/Scrum, avec des sprints réguliers, des cérémonies structurées et une culture de continuous improvement.
Responsabilités :
- Concevoir et développer des pipelines de données fiables et scalables sur Google Cloud Platform et BigQuery
- Modéliser les données en fonction des besoins métiers et des standards de gouvernance
- Mettre en place et optimiser des solutions de stockage et de traitement des données
- Participer aux cérémonies Agile (daily standup, planification, rétrospective, démo)
- Analyser les besoins métiers en collaboration avec les stakeholders et l'équipe produit
- Assurer le contrôle qualité des développements (tests, validation, documentation)
- Maintenir et optimiser le patrimoine data existant
- Accompagner les métiers dans l'adoption des bonnes pratiques data et la montée en compétence
- Contribuer à la construction et l'évolution du socle data de l'organisation
- Gérer la maintenance opérationnelle (RUN) des solutions en production
Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Lille
Profil recherché
Indispensables :
- Expérience confirmée en Data Engineering (minimum 3-4 ans) avec une solide maîtrise de SQL et de la modélisation de données
- Expertise avérée sur Google Cloud Platform, en particulier BigQuery et les services de traitement des données (Dataflow, Pub/Sub)
- Bonne compréhension des architectures de pipelines de données et des patterns ETL/ELT
- Expérience avec des outils de versioning (Git/GitHub) et des pratiques de CI/CD
- Connaissances en traitement de flux de données temps réel (Kafka ou technologies similaires)
- Pratique courante de la méthodologie Agile et aisance dans un environnement Scrum
- Capacité à analyser des besoins métiers et traduire les demandes en solutions techniques
- Excellentes compétences en communication et en collaboration transversale
- Rigueur, autonomie et sens du détail dans la livraison de solutions robustes
Fortement appréciés :
- Expérience avec Microsoft Power BI ou d'autres outils de BI pour la visualisation des données
- Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance data et data quality
- Expérience en optimisation de coûts cloud et en performance des requêtes BigQuery
- Familiarité avec des langages de programmation (Python, Java) pour le développement avancé de pipelines
- Expérience antérieure dans le secteur du retail, e-commerce ou distribution
- Certifications Google Cloud (Professional Data Engineer ou Associate Cloud Engineer)
- Expérience avec des outils de monitoring et d'observabilité (Cloud Logging, Cloud Monitoring)
- Sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité dans le traitement des données
Avantages
selon profil