Senior Data Engineer

Indispensable

• 5 ans d'expérience minimum en Data Engineering sur un Cloud Provider majeur, avec la responsabilité de maintenir des systèmes en production.

• SQL confirmé + modèles dbt complexes (matérialisation incrémentale, snapshots, macros) que tu sais debugger (doublons, données tardives, suppressions, changement de schéma) et optimiser (durée, coût).

• Expérience solide en ingestion et orchestration de pipelines : debugging, dérive de schéma, reprise, backfill, analyse d'impacts.

• Python de qualité, testé et maîtrisé — maintenabilité et fiabilité au cœur de ta pratique.

• Infrastructure as Code et CI/CD au quotidien.

• Tu travailles avec un Coding Agent et tu sais prendre du recul pour vérifier ce qu'il produit.

• Tu es force de proposition, rigoureux·se, humble, et tu aimes transmettre : partager tes découvertes, expliquer tes choix aux équipes techniques comme métier, faire progresser tes collègues.

• Tu es à l'aise en équipe partiellement full-remote.

• Anglais B2 minimum.

Un gros plus

• Expérience sur une couche sémantique (dbt Semantic Layer / MetricFlow, LookML), sur le Knowledge Catalog GCP (ex-Dataplex) ou équivalent, ou plus largement sur la gouvernance de données : cataloging, lineage, classification, policy tags, ownership.

• Traitements en architecture événementielle et leurs spécificités (Pub/Sub, Cloud Run, scaling, rejets, retries).

Un plus

• Expérience GCP : BigQuery et son modèle de compute via réservations de slots, Composer, Cloud Run, GKE / Helm.

• Tu as construit des tools pour agents IA (serveur MCP, skills).

• Intégrations dans des outils métier (HubSpot, Gainsight, Intercom).

• Pipelines data en Change Data Capture.

• Contribution à l'écosystème Airbyte.