Senior Data Engineer

Tu alternes entre run exigeant et chantiers structurants :

• Maintenir et fiabiliser la plateforme : Composer (Airflow), Airbyte self-hosted sur GKE, BigQuery, dbt, Terraform. Une part de ton temps va au run (gestion des incidents, support DA), réparti au sein de l'équipe DE. Tu conçois et enrichis tests, monitoring et alerting — technique et fonctionnel.
• Industrialiser l'ingestion de données : collecter les sources via Airbyte (API ou CDC selon les cas), gérer l'évolution des schémas et les tables externes BigQuery.
• Alimenter les outils métier : reverse-ETL et synchronisations entre outils (HubSpot, Gainsight, Intercom…) ou vers notre base temps réel PostgreSQL via notre architecture streaming (webhooks → Pub/Sub → Cloud Run).
• Étendre la couche d'accès IA : prolonger le MCP Analytics vers BigQuery, construire la couche sémantique qui conditionne la qualité des réponses de l'IA. La qualité de la modélisation fait la qualité des réponses.
• Maîtriser coûts et sécurité : réservations de slots BigQuery en autoscaling, routage dynamique du build dbt, revue FinOps mensuelle, least privilege, gestion des données personnelles et sensibles, sécurisation des accès data par l'IA.

• GCP : BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud SQL, Composer, GKE, Looker
• Ingestion : Airbyte self-hosted (CDC PostgreSQL et SQL Server), GCS Avro → tables externes BigQuery
• Transformation & qualité : dbt, Elementary
• IaC & CI/CD : Terraform, Cloud Build, GitHub Actions
• Langages : Python, SQL, Docker
• IA : Claude Code (skills et plugins internes), serveur MCP interne

Indispensable

• 5 ans d'expérience minimum en Data Engineering sur un Cloud Provider majeur, avec la responsabilité de maintenir des systèmes en production.
• SQL confirmé + modèles dbt complexes (matérialisation incrémentale, snapshots, macros) que tu sais debugger (doublons, données tardives, suppressions, changement de schéma) et optimiser (durée, coût).
• Expérience solide en ingestion et orchestration de pipelines : debugging, dérive de schéma, reprise, backfill, analyse d'impacts.
• Python de qualité, testé et maîtrisé — maintenabilité et fiabilité au cœur de ta pratique.
• Infrastructure as Code et CI/CD au quotidien.
• Tu travailles avec un Coding Agent et tu sais prendre du recul pour vérifier ce qu'il produit.
• Tu es force de proposition, rigoureux·se, humble, et tu aimes transmettre : partager tes découvertes, expliquer tes choix aux équipes techniques comme métier, faire progresser tes collègues.
• Tu es à l'aise en équipe partiellement full-remote.
• Anglais B2 minimum.

Un gros plus

• Expérience sur une couche sémantique (dbt Semantic Layer / MetricFlow, LookML), sur le Knowledge Catalog GCP (ex-Dataplex) ou équivalent, ou plus largement sur la gouvernance de données : cataloging, lineage, classification, policy tags, ownership.
• Traitements en architecture événementielle et leurs spécificités (Pub/Sub, Cloud Run, scaling, rejets, retries).

Un plus

• Expérience GCP : BigQuery et son modèle de compute via réservations de slots, Composer, Cloud Run, GKE / Helm.
• Tu as construit des tools pour agents IA (serveur MCP, skills).
• Intégrations dans des outils métier (HubSpot, Gainsight, Intercom).
• Pipelines data en Change Data Capture.
• Contribution à l'écosystème Airbyte.

1. Screening avec notre Senior Talent Acquisition — 45 min sur ton parcours et ta motivation.
2. 1er entretien technique avec Pauline (Head of Data) — discussion technique, challenge sur la manière d'aborder des problèmes, cadrage de sujets, use case Agicap — 1h.
3. 2ème entretien technique avec Kévin (Team Lead DE) et Julien — test SQL + test d'architecture oral + discussion technique + cas IA — 2h.