Descriptif du poste: Description du poste Nous sommes à la recherche d'un(e) Data Engineer Confirmé pour rejoindre notre équipe Data. Vous serez responsable de la conception, du développement et de l'opération de pipelines de données fiables et performants, batch comme temps réel, afin de mettre la donnée au service de nos équipes Produit, Marketing et Finance. Description de l'équipe L'équipe Data de 52 Entertainment est composée de 6 Data Analysts, 2 Analytics Engineers et 1 Data Engineer, et rend compte au Head of Data & Growth. C'est une équipe transverse qui travaille avec toutes les Business Units du groupe (Europe, US, Asie), au cœur de la croissance du produit. Stack Stack Data moderne : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub), Airflow, Apache Spark, dbt, GitHub, etc. Suivi de projet : Slack, Confluence, Jira, Microsoft 365 Missions * Concevoir et maintenir des pipelines batch robustes pour alimenter le data warehouse (BigQuery) à partir de sources variées (APIs, bases de prod, SaaS tiers) * Développer des pipelines de streaming near real-time via Pub/Sub et Dataflow pour des cas d'usage à faible latence (comportement joueur, alertes, personnalisation) * Assurer la gestion et la fiabilité des bases de données : modélisation, partitionnement, gestion des accès et de la qualité de la donnée * Orchestrer les workflows de données avec Airflow et collaborer avec les Analytics Engineers sur les modèles dbt * Superviser les coûts d'infrastructure cloud (GCP) et proposer des optimisations de requêtes, de stockage et d'architecture * Être un(e) référent(e) technique interne : partager les bonnes pratiques, documenter les pipelines et partager une culture data auprès des équipes non-techniques * S'impliquer dans l'évolution de la stack Data et être force de proposition pour moderniser ou automatiser les workflows existants Profil recherché: ous nous intéressez, car. * Vous maîtrisez l'écosystème GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub) et savez choisir la bonne architecture selon les contraintes métier (latence, volume, coût) * Vous avez une approche DevOps de la data : versionning, CI/CD des pipelines, monitoring et gestion des incidents * Vous excellez à la vulgarisation technique : vous savez expliquer une architecture de pipeline à une équipe produit comme à un ingénieur data * Vous portez naturellement les bonnes pratiques (documentation, tests, reproductibilité) et vous les transmettez à vos collègues * Vous avez une sensibilité réelle à la maîtrise des coûts cloud et vous savez optimiser sans sacrifier la robustesse * Vous aimez travailler dans un environnement transverse, où la qualité de la donnée a un impact direct sur les décisions produit et business Votre profil * Nos locaux sont à Boulogne-Billancourt * Expérience : 5 ans minimum en tant que Data Engineer ou dans un rôle similaire (Software Engineer avec forte composante data, Analytics Engineer) * Vous avez une expérience confirmée dans le domaine du jeu mobile * Vous parlez français et anglais couramment. L'équipe Data étant internationale, nos réunions se font en anglais * Vous savez organiser votre temps, prioriser vos sujets et gérer des demandes parallèles venant de plusieurs équipes * Vous avez de l'expérience avec des équipes variées et des environnements multiculturels * Ouvert(e), diplomate et pédagogue : vous savez accompagner les équipes non-techniques vers une meilleure autonomie sur la donnée Vos compétences * Maîtrise avancée de SQL : vous écrivez des requêtes efficaces et complexes, optimisées pour la performance et l'évolutivité à l'échelle de BigQuery * Solide expérience sur GCP : BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, etc. -> vous savez dimensionner et opérer ces services en production * Expérience avec un orchestrateur de pipelines : Airflow ou équivalent (Prefect, Dagster) * Bonne connaissance des principes de modélisation de données et des architectures data modernes (lakehouse, ELT, streaming) * Des connaissances avec dbt seraient appréciées * Une sensibilité aux enjeux DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code, monitoring) serait un vrai plus * Une expérience en Python pour le développement de pipelines serait appréciée