Data Engineer (IT)

Management Square
Nantes

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus. Profil candidat: Cloud & StockageGCS BigQuery Intégration & ETLIntégration Data Lake : Framework Python / SQL Intégration Data Warehouse : Informatica IDMC DataViz & DécisionnelStrategy Qlik Google Looker Studio Outils DevOps & CollaborationGit GitHub Jenkins JIRA (gestion du backlog) Confluence IA & Data Preparation (selon appétence)Dataiku Vertex AI

Publié le 2026-07-24

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