Construire et maintenir des pipelines de données robustes (ETL/ELT)
Intégrer et structurer des données provenant de sources variées (APIs, bases de données, fichiers, etc.)
Concevoir et gérer des architectures Data Lake et Data Warehouse
Optimiser le stockage et la transformation des données (performances, coûts, fiabilité)
Collaborer avec les équipes Data Science, BI et IT pour répondre aux besoins métiers
Participer à la mise en place de la gouvernance des données, de la qualité et de la sécurité.

Diplôme en informatique, data engineering, mathématiques ou domaine connexe
Solide maîtrise des langages Python, SQL, et outils de traitement de données (ex : Apache Spark, Airflow, etc.)
Connaissances des environnements cloud (ex : AWS, Azure, GCP)
Bonne compréhension des architectures distribuées et des bases de données (relationnelles et NoSQL)
Capacité à travailler en équipe, à documenter ses travaux et à résoudre des problèmes complexes