Data Engineer / Python Developer – Migration SAS vers GCP

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data et de sortie du legacy, nous recherchons un consultant expérimenté ayant déjà participé à des projets de migration SAS vers des environnements Cloud/Data modernes.

La mission consiste à analyser, traduire et migrer l’intelligence métier contenue dans des programmes SAS vers une nouvelle plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP), tout en garantissant la continuité fonctionnelle et la fiabilité des traitements.

Le consultant devra être capable de comprendre des traitements SAS complexes, d’analyser les règles métiers historiques et de garantir une migration robuste vers Python et BigQuery.

Missions :

Analyse du Legacy SAS

• Comprendre et documenter les règles de gestion complexes présentes dans les programmes SAS existants

• Réaliser l’inventaire et l’analyse d’impact des flux à migrer

• Identifier les dépendances techniques et fonctionnelles des traitements SAS

• Participer à la simplification et à l’optimisation des processus existants

Migration & Transformation

• Réécrire les flux ETL/extractions SAS vers les technologies cibles :

  • SQL BigQuery

  • Python

• Garantir l’isopérimétrie des résultats entre l’existant SAS et les nouveaux traitements GCP

• Réaliser les tests de validation et de non-régression des données

• Optimiser les traitements SQL BigQuery et les pipelines Data

Ingestion & API

• Développer de nouveaux pipelines d’ingestion via API

• Remplacer progressivement les échanges historiques basés sur des fichiers plats

• Automatiser l’alimentation du socle Data

Développement & Architecture

• Concevoir des applications robustes et scalables en Python

• Développer avec les frameworks et bibliothèques :

  • FastAPI

  • Flask

  • Django

  • Pandas

  • NumPy

  • Requests

• Participer à l’architecture de solutions microservices et event-driven

• Contribuer aux bonnes pratiques DevOps, CI/CD et observabilité

Collaboration & Agilité

• Participer à toutes les phases du cycle logiciel :

  • conception,

  • développement,

  • tests,

  • mise en production,

  • run

• Collaborer avec les équipes Data, DevOps et métiers

• Contribuer à l’amélioration continue des pratiques et de la qualité

Environnement technique

• SAS

• GCP

• BigQuery

• Python

• SQL

• Observabilité / Monitoring