Data Engineer – Confirmé/Senior (H/F)
Builds and maintains robust data pipelines and cloud Data Lakehouse architectures (AWS, GCP, Azure) for client analytics and AI use cases, using Python, SQL, Spark, dbt, and orchestrators like Airflow/Dagster/Prefect. Consulting role based in Bordeaux (hybrid), serving large clients including data transformation and legacy migration projects.
- Compensation
- €45K–€70K / yr
- Location
- Bordeaux, France
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Senior
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Degree in computer science or data engineering
- At least 3 years of experience in data engineering
- Excellent command of Python and SQL for data processing
- Solid experience with Apache Spark (PySpark, Spark SQL)
- Proficiency with at least one orchestrator (Airflow, Dagster, Prefect)
- Good knowledge of at least one cloud platform (AWS, GCP, Azure) and its data services
- Experience with transformation tools (dbt) and modern formats (Parquet, Delta Lake, Iceberg)
Nice to have
- English proficiency B2-C1 for working with clients
- Cloud data certification (AWS Data Analytics, GCP Data Engineer, Azure Data Engineer)
- Experience with Kafka, Kinesis or other streaming technologies
- Knowledge of data quality tools (Great Expectations, Soda)
Full description
Dans le cadre de notre développement au sein du collectif d’expertise .LOUD Technology, nous recherchons un profil Data Engineer confirmé ou senior pour concevoir et déployer des architectures data modernes au service des besoins analytiques et IA de nos clients.
Missions principales
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables.
- Mettre en place des architectures Data Lakehouse sur les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure).
- Développer des transformations de données avec Spark, dbt et les outils modernes de la stack data.
- Orchestrer les workflows de données avec Airflow, Dagster ou Prefect.
- Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données (data quality, lineage).
- Optimiser les performances des traitements et les coûts d’infrastructure.
- Collaborer avec les Data Scientists et Data Analysts pour comprendre leurs besoins.
- Participer à la définition des standards et bonnes pratiques data de l’équipe.
- Accompagner nos clients dans leur transformation data et la modernisation de leurs architectures.
Votre profil
- Diplômé(e) en informatique ou data engineering, vous disposez d’au moins 3 ans d’expérience en ingénierie des données.
- Excellente maîtrise de Python et SQL pour le traitement de données.
- Solide expérience avec Apache Spark (PySpark, Spark SQL).
- Maîtrise d’au moins un orchestrateur (Airflow, Dagster, Prefect).
- Bonne connaissance d’au moins une plateforme cloud (AWS, GCP, Azure) et de ses services data.
- Expérience avec les outils de transformation (dbt) et les formats modernes (Parquet, Delta Lake, Iceberg).
- Une maîtrise de l’anglais (B2-C1) est souhaitée pour le travail avec l’ensemble de nos clients.
- Apprécié : Certification cloud data (AWS Data Analytics, GCP Data Engineer, Azure Data Engineer).
- Apprécié : Expérience avec Kafka, Kinesis ou autres technologies de streaming.
- Apprécié : Connaissance des outils de data quality (Great Expectations, Soda).
Types de projets
- Conception et déploiement d’architectures Data Lakehouse sur le cloud.
- Création de pipelines ETL/ELT pour l’alimentation de data warehouses.
- Migration de données depuis des systèmes legacy vers des plateformes modernes.
- Mise en place de plateformes de données temps réel (streaming).
- Développement de data products pour des cas d’usage analytiques et IA.
- Optimisation des coûts et des performances des infrastructures data.
Ce que nous offrons
- Rémunération : Confirmé (3-5 ans) : 45-55k€ / Senior (5+ ans) : 55-70k€ brut annuel, selon profil, expérience et expertise.