Data Engineer Python SAS GCP

Contexte

Au sein des équipes Data & Analytics, vous rejoindrez l’équipe Décisionnel Dommage dont la mission est de mettre à la disposition des métiers, via une plateforme BI, les données et outils nécessaires aux études et aux reportings de l’entreprise.

La plateforme hébergeant ces données est basée sur la solution SAS (SAS 9.4 sous Windows). Un projet de modernisation majeur a débuté avec une migration du patrimoine vers Google Cloud Platform et une ressource supplémentaire est recherchée pour migrer les programmes et en développer de nouveaux.

Le candidat intégrera une équipe de 6 collaborateurs internes (business analyst, data engineer, chefs de projets) et des ressources externes. Il travaillera en étroite collaboration avec les chefs de projets de l’équipe.

Missions

• Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables (ETL/ELT)
• Garantir la qualité des données via la mise en œuvre de tests automatisés et de contrôles qualité
• Contribuer aux chiffrages et à la planification des développements
• Assurer la documentation technique des solutions mises en œuvre
• Accompagner et mentorer les développeurs juniors et confirmés

Livrables attendus

• Documentation technique des pipelines développés
• Code source versionné et testé, conforme aux standards définis
• Reporting régulier sur l'avancement des travaux
• Participation aux comités techniques et aux revues d'architecture

Compétences techniques

• Python avancé : maîtrise des frameworks data (PySpark, Pandas, Polars, Dask)
• Orchestration : Airflow, Prefect ou équivalent
• Cloud : expérience sur au moins un provider (AWS, Azure, GCP) – environnement GCP privilégié
• SQL : maîtrise avancée, optimisation de requêtes
• Outils de versioning : Git, GitLab/GitHub
• CI/CD : mise en place et gestion de pipelines d'intégration continue
• Conteneurisation : Docker, Kubernetes (apprécié)
• Qualité de code : tests unitaires, SonarQube, …
• SAS : connaissance du langage SAS serait un atout pour réaliser la migration

Compétences fonctionnelles

• Bonne compréhension des enjeux data (gouvernance, qualité, sécurité des données)
• Connaissance des concepts de Data Mesh ou Data Fabric (apprécié)
• Sensibilité aux problématiques de conformité et de protection des données (RGPD)

Conditions de travail

• Lieu de la mission : Paris
• Démarrage ASAP
• 2 jours de télétravail
• Anglais professionnel obligatoire
• Séniorité requise : 8 à 10 ans d’expérience minimum

1. 8 à 10 ans d’expérience minimum en Data Engineering
2. Maîtrise avancée de Python et des frameworks data tels que PySpark, Pandas, Polars, Dask
3. Expérience en orchestration avec Airflow, Prefect ou équivalent
4. Expérience sur au moins un provider cloud (AWS, Azure, GCP) avec une préférence pour GCP
5. Maîtrise avancée de SQL et optimisation de requêtes
6. Compétences en outils de versioning : Git, GitLab/GitHub
7. Expérience en CI/CD et gestion de pipelines d'intégration continue
8. Connaissance de la conteneurisation avec Docker et Kubernetes (apprécié)
9. Pratique des tests unitaires et outils de qualité de code comme SonarQube
10. Connaissance du langage SAS (atout pour la migration)
11. Bonne compréhension des enjeux data : gouvernance, qualité, sécurité des données
12. Connaissance des concepts de Data Mesh ou Data Fabric (apprécié)
13. Sensibilité aux problématiques de conformité et de protection des données (RGPD)
14. Anglais professionnel obligatoire