Data Engineer

  • Client Final / Tech – Hospitality
  • Entreprise SaaS / Data / Cloud
  • CDI – Paris Centre

Kaino, cabinet de recrutement spécialisé, recherche un Data Engineer en CDI pour un acteur international du secteur Tech / Hospitality, en pleine transformation de ses plateformes data.

Vous rejoignez une équipe data stratégique au sein d’un environnement multi-cloud au cœur des enjeux de gouvernance, de structuration et de valorisation de la donnée.

 

MISSIONS :

En tant que Data Engineer, vous contribuez à la construction et à l’optimisation de la plateforme data de l’entreprise dans un environnement cloud moderne.

Vos missions principales :

  • Développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs sur Google Cloud Platform, principalement avec BigQuery, Airflow, Python et SQL.
  • Concevoir et faire évoluer des modèles de données métiers, en lien avec les équipes produit.
  • Collaborer avec les équipes backend engineers, data analysts et product managers pour fournir des datasets fiables, bien documentés et faciles à exploiter.
  • Documenter les datasets (définition, transformation, logique métier), afin de garantir leur clarté et leur traçabilité.
  • Contribuer à la mise en œuvre des bonnes pratiques de gouvernance, d’observabilité (monitoring, alerting, logs) et de data quality.
  • Apporter des améliorations continues aux outils et aux processus de l’équipe data.

PROFIL:

  • Formation Bac+5 en data, ingénierie ou informatique.
  • Expérience de 4 ans minimum en Data Engineering sur un environnement cloud (idéalement GCP).
  • Maîtrise de BigQuery, Airflow, Python, SQL.
  • Capacité à structurer, gouverner et modéliser les données à grande échelle.
  • Aisance dans un environnement multi-cloud est un plus
  • Bon relationnel, rigueur, autonomie et appétence produit.

POURQUOI LES REJOINDRE ?

  • Environnement technique : GCP majoritaire, Data Lake, pipelines complexes
  • Forte collaboration tech et produit
  • Cadre de travail central (Paris centre)
  • Mode de travail hybride et horaires flexibles

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