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Data Engineer / Analytics Engineer confirmé — BigQuery & dbt

Role overview

Summary

This role focuses on enhancing the Data Platform team by designing, industrializing, and optimizing data pipelines on Google Cloud. You will transform raw data into reliable analytical models, ensuring quality and performance for decision-making purposes.

Qualifications

  • Significant experience in Data Engineering or Analytics Engineering.
  • Advanced SQL skills and analytical modeling expertise.
  • Proven experience with BigQuery: development, query optimization, partitioning, and clustering.
  • Proven experience with dbt: models, dependencies, tests, and documentation.
  • Mastery of Git and CI/CD practices applied to data.

Responsibilities

  • Conceive and develop data transformations in BigQuery using dbt.
  • Structure models according to a layered architecture: raw data, cleaned and harmonized data, then analytical models.
  • Translate business and technical rules into SQL transformations.
  • Optimize performance and costs of BigQuery processes through partitioning, clustering, and appropriate loading strategies.

Key facts

Hard skills

Other skills

  • Collaboration
  • Detail Oriented

About the company

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GEC Group

  • Business Consulting & Services
  • Startup
  • 11–50
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Job description

Description et livrables de la prestation

Contexte :

Dans le cadre d’un projet de décommissionnement de SAP BW, une organisation renforce son équipe Data Platform pour concevoir, industrialiser et optimiser ses pipelines de données sur Google Cloud.
Les données sources sont déposées sous forme brute dans BigQuery via SAP Datasphere. La mission porte principalement sur leur transformation en modèles analytiques fiables, performants et exploitables pour les usages décisionnels.

Livrables attendus :

  • Pipelines de transformation développés avec dbt dans BigQuery.
  • Modèles analytiques structurés et documentés.
  • Tests de qualité intégrés aux traitements.
  • Développements versionnés et intégrés au processus CI/CD.
  • Documentation technique et d’exploitation.

Missions principales :

  • Concevoir et développer les transformations de données sous BigQuery à l’aide de dbt.
  • Structurer les modèles selon une architecture en couches de type médaillon : données brutes, données nettoyées et harmonisées, puis modèles analytiques.
  • Traduire les règles de gestion définies avec les interlocuteurs métier et techniques en transformations SQL.
  • Optimiser les performances et les coûts des traitements BigQuery, notamment par le partitionnement, le clustering et les stratégies de chargement adaptées.
  • Mettre en place des tests et des contrôles de qualité des données.
  • Industrialiser les développements en appliquant les bonnes pratiques de versionnement, de revue de code et d’intégration et de déploiement continus.
  • Contribuer à la fiabilité des pipelines et à l’analyse des anomalies.
  • Documenter les modèles de données, les transformations et les procédures d’exploitation.
  • Selon les besoins, contribuer à l’exposition des données dans Looker à l’aide de LookML.

Expertise souhaitée

Profil recherché :

Vous disposez d’une expérience significative en Data Engineering ou Analytics Engineering et savez intervenir de manière autonome au sein d’une équipe Data Platform.
Vous faites preuve de rigueur dans la conception, les tests et la documentation. Vous êtes capable de comprendre les besoins métier, de clarifier les règles de transformation et de collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles.

Compétences requises :

  • Maîtrise du SQL avancé et de la modélisation analytique.
  • Expérience confirmée de BigQuery : développement, optimisation des requêtes, partitionnement et clustering.
  • Expérience confirmée de dbt : modèles, dépendances, tests et documentation.
  • Maîtrise de Git et des pratiques CI/CD appliquées à la data.
  • Capacité à concevoir des traitements maintenables et fiables en production.

Compétences appréciées :

  • Premières connaissances de Looker / LookML.
  • Expérience de projets de migration d’entrepôts de données ou de refonte décisionnelle.
  • Familiarité avec les environnements SAP BW ou SAP Datasphere.

Mobilité

Non renseigné

Voici un poste à distance.

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