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Lead Data Engineer GCP H/F

Opportunité exclusive

2 à 4 semaines

Hybride

Lead Data Engineer GCP H/F

LeHibou

Lead Data Engineer GCP H/F

Expertises

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il y a 6 jours

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Information importante


Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

600€ / jour

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

93400 Saint-Ouen-sur-Seine, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

24 août 2026

Le besoin


Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique à la recherche d'un Lead Data Engineering, avec notamment une expérience en tant que Lead.

Expertise technique :

  • Certification : GCP Professional Data Engineer

  • Rédaction de requêtes BigQuery complexes, utilisant des CTE, des fonctions de fenêtrage (window functions) et des fonctions analytiques.

  • Optimisation des performances et des coûts grâce au partitionnement, clustering et mécanismes de cache.

  • Optimisation de requêtes à grande échelle à l’aide de plans d’exécution et de techniques de tuning.

  • Conception de modèles de données robustes selon des schémas en étoile (star schema) ou en flocon (snowflake schema), notamment pour Power BI ou Looker.

  • Conception de pipelines de données robustes, scalables et sécurisés permettant d’intégrer et d’exposer les données au sein de la plateforme Data du groupe. Maîtrise de différents patterns d’intégration : API, bases de données, cloud-to-cloud, transferts de fichiers, etc.

  • Expertise sur différents outils de Business Intelligence (BI) : Power BI, Looker.

  • Expertise dans la conception et l’intégration de solutions d’IA au sein de pipelines de données.

  • Maîtrise de l’Infrastructure as a Service (IaaS) et des pratiques CI/CD.

  • Technologies : BigQuery, Cloud Workflows, Cloud Build, Apigee, SQL, Python, Terraform, GitHub.

Profil recherché


  • Anglais

  • Certification : GCP Professional Data Engineer

  • Rédaction de requêtes BigQuery complexes, utilisant des CTE, des fonctions de fenêtrage (window functions) et des fonctions analytiques.

  • Optimisation des performances et des coûts grâce au partitionnement, clustering et mécanismes de cache.

  • Optimisation de requêtes à grande échelle à l’aide de plans d’exécution et de techniques de tuning.

  • Conception de modèles de données robustes selon des schémas en étoile (star schema) ou en flocon (snowflake schema), notamment pour Power BI ou Looker.

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