En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des pipelines de données sur Google Cloud et optimiser les flux de données.
- Entreprise: Grande enseigne du secteur de la distribution avec une culture collaborative.
- Avantages: Télétravail, environnement Agile, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Localisation à Lille avec 2 jours de télétravail par semaine.
- Pourquoi ce job: Participez à la transformation digitale et travaillez avec des technologies cloud modernes.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering et maîtrise de Google Cloud Platform.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
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 candidat :
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
Data Engineer Google Cloud (H/F) employeur : Signe+
Signe+ est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif au cœur de Paris. Avec un accent sur le développement des talents et l'excellence opérationnelle, nous favorisons la croissance professionnelle à travers des programmes de formation continue et une culture d'innovation. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des projets de transformation passionnants tout en bénéficiant d'un package salarial compétitif et d'une forte reconnaissance de votre expertise dans le domaine des solutions INFOR M3.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Google Cloud (H/F)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Signe+
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Signe+. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer Google Cloud (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Signe+, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Signe+ que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Signe+. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Signe+
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Signe+ et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
