Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données (batch et
Modéliser les données dans le data warehouse et maintenir une couche sémantique avec des KPI.
Exploiter une infrastructure cloud (GCP) : orchestration, CI/CD, infrastructure as code
Contribuer à des plateformes avancées (modélisation de mix marketing, cas d'usage IA et agentiques
Traduire les besoins métier des consultants et des clients en solutions data.
Cadrer l'architecture des projets, arbitrer les choix techniques, revoir le code, accompagner les

🎯 Requirements

2 ans d'expérience minimum en data engineering ou analytics engineering.
SQL et Python avancé
Pratique de dbt ou équivalent, Git et CI/CD.
Expérience d'un data warehouse, idéalement sur Google Cloud.
Notions d'orchestration, Docker, IAC.
Intérêt pour la mesure de performance et le MMM (Marketing Mix Modeling) apprécié.

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