Consultant Dataops Gcp H/F Orange Business

En tant que Data Engineer, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire (composée de Data Engineers, Business Analyst et Testeurs) dédiée à la conception et au développement des produits de données de notre client.

Votre mission principale sera de bâtir ces produits, depuis les couches de traitement intermédiaires jusqu'à leur exposition finale aux utilisateurs.

Vous prendrez en charge l'intégralité du cycle de vie des pipelines de données : de la conception à la mise en production, incluant le développement, les tests, le déploiement (CI/CD) et le monitoring. Votre expertise sera essentielle pour garantir la robustesse, la scalabilité et l'automatisation de nos traitements.

Vos responsabilités clés incluront :

Optimisation de l'architecture : Analyser l'architecture data existante, identifier les axes d'amélioration et implémenter les évolutions nécessaires.
Développement de pipelines : Concevoir et déployer des pipelines de traitement de données performants et évolutifs sur GCP.
Développement DBT : Mettre en oeuvre et assurer la maintenance des modèles de transformation de données via DBT.
Qualité des données : Réaliser des tests unitaires rigoureux pour garantir la qualité des modèles produits.
Documentation et partage : Documenter les solutions techniques et former l'équipe aux bonnes pratiques.
Innovation continue : Assurer une veille technologique active pour proposer des solutions innovantes.
Collaboration transverse : Participer aux études avec les équipes Data, IT et métier pour élaborer des solutions techniques répondant aux besoins clients.

Votre expérience sera déterminante pour :
Promouvoir la Data Democracy : Contribuer au déploiement des principes de la Data Democracy à travers la production de Data Products.
Améliorer nos pratiques : Optimiser nos méthodes de développement et nos processus de tests afin d'accélérer la livraison de valeur et d'accroître l'efficacité de l'équipe.
Vous serez également activement impliqué dans la définition et l'amélioration continue de nos bonnes pratiques DataOps, notamment en matière de tests automatisés, de CI/CD, d'observabilité et de documentation.

Environnement Technique :
Base de données?: Google Cloud Platform, BigQuery, DBT, Git
Langage de développement : SQL