Descriptif du poste: * Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (batch et temps réel). * Participer à la modélisation, l'ingestion, la transformation et l'exposition des données dans le respect des bonnes pratiques. * Travailler au quotidien sur les services Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Composer (Airflow), etc. * Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des données (tests, monitoring, alerting, gouvernance). * Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Produit et Back-End pour répondre aux besoins en données. * Participer à la mise en place de bonnes pratiques DevOps / DataOps : CI/CD, infrastructure as code (Terraform), observabilité. * Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des outils data. Profil recherché: Formation supérieure en informatique ou en data (Bac+3 à Bac+5). Expérience confirmée en ingénierie de la donnée (minimum 3 ans). Maîtrise de Python et des outils de traitement de données (Pandas, PySpark, SQL.). Très bonne connaissance de l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Composer (Airflow), etc. Solides compétences en modélisation de données, conception de pipelines ETL/ELT et optimisation des performances. Maîtrise de Git et bonne culture des pratiques DevOps / DataOps (CI/CD, monitoring, infrastructure as code). Sensibilité à la qualité, la fiabilité et la sécurité des données. Autonomie, rigueur, curiosité technique et esprit d'équipe. Bonus : connaissance d'autres environnements cloud (AWS, Azure), outils d'orchestration (Airflow, Prefect, Dagster), ou technologies de streaming (Kafka, Pub/Sub).