Senior Engineer, Data Engineering

Contexte Dans le cadre de sa stratégie d’enrichissement de la connaissance autour des usages, des parcours clients et des environnements d’habitat, l’entreprise structure un référentiel data transverse . Ce projet repose sur l’exploitation croisée de données internes, ouvertes et partenaires, dans une logique de valorisation métier et de fiabilisation analytique.

Dans ce contexte, l’entreprise recherche un Data Ingénieur / Analyst capable d’intervenir sur le développement des pipelines de données, la mise en place de reporting, et l’analyse des sources, en coordination avec les équipes Produit et Tech.

Responsabilités principales Participer à la construction et l’évolution du référentiel de données habitat Développer des pipelines d’alimentation de données sur GCP / BigQuery Contribuer à la mise en œuvre des processus ETL pour l’intégration des données multi-sources Produire des reportings et tableaux de bord métiers sous Power BI Travailler en lien étroit avec le Tech Lead pour garantir la qualité technique des traitements Accompagner le Product Manager dans les phases d’analyse, de sourcing et de veille sur les données Participer à l’amélioration continue des solutions existantes (qualité de la donnée, performance des traitements) Appliquer les bonnes pratiques CI/CD (Docker, GitHub) et contribuer à l’automatisation des déploiements Profil recherché Expérience confirmée en data engineering et data analysis Très bonne maîtrise de SQL et BigQuery Compétence avérée sur les solutions ETL et les environnements cloud GCP Maîtrise de Power BI pour la production de tableaux de bord décisionnels Connaissance des environnements GitHub et Docker Connaissance souhaitée de Terraform (même à un niveau élémentaire) Capacité à travailler de façon autonome et pragmatique Esprit analytique, sens de la valeur et rigueur technique Anglais professionnel requis à l’écrit (et oral en contexte de collaboration transverse) Environnement et particularités Environnement technologique moderne : GCP, BigQuery, GitHub, Docker, Power BI Projets à fort impact métier, orientés data produit et analyse client Collaboration étroite avec des équipes Tech et Produit dans une logique agile Approche structurée de la gouvernance et de la qualité des données