Descriptif du poste:\n\nEn tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la\n\ncohérence des données utilisées par les collaborateurs. Vous concevez, développez et\n\nmaintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre\n\nobjectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée.\n\nVotre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise\n\nà disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'Agents IA\n\n\n\nPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la\n\ncollecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes.\n\n\n\nModélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles\n\n(schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de\n\nl'entreprise.\n\n\n\nCouche sémantique & Dataviz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des\n\ndéfinitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation pour faciliter la\n\nconsommation finale de la donnée.\n\n\n\nDéveloppement : Maîtrise incontournable du langage Python et de SQL (requêtage, optimisation).\n\nData Architecture : Excellente maîtrise des concepts de modélisation (schéma en étoile, Data\n\nWarehouse, Datamart).\n\n\n\nETL/ELT: Expérience confirmée sur Informatica.\n\n\n\nRestitution & Gouvernance : Bonnes notions en Datavisualisation et forte sensibilité à la mise en place\n\nde couches sémantiques (ex: sémantique Strategy ou outils équivalents).\n\n\n\nOutillage CI/CD : Github, Jenkins, Terraform\n\nUne experience Google Cloud Platform : GCS/ BigQuery est un vrai +\n\n\n\nLivrable : Spefication techniques, developpement de pipeline de donnée et d'indicateurs\n\nProfil recherché:\n\nCompétences requises : \n\nCloud & Stockage : GCS, BigQuery\n\nIntegration Datalake : framework Python/SQL\n\nIntegration Datawarehouse : Informatica IDMC\n\nDataViz & Décisionnel : Strategy, Qlik, Google Looker Studio\n\nOutils DevOps & Organisation : Git, GitHub, Jenkins, JIRA (gestion du backlog), Confluence\n\nIA & DataPrep (selon appétence) : Dataiku, Vertex AI