Data Engineering DBT / SQL Expérimenté

Nous recherchons pour notre client RETAIL un profil Data Engineering DBT / SQL Expérimenté afin d'accompagner l'équipe projet dans l'industrialisation, la stabilisation et le passage à l'échelle de l'infrastructure Data du système de Contrôle de Planogramme

 Description and Location

L’Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques permettant de fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision.

L'objectif de la mission est d'accompagner l'équipe projet dans la conception et l'industrialisation d'une architecture Data et MLOps capable de supporter l'ingestion massive d'images terrain et d'exposer en temps réel les résultats des modèles de Computer Vision aux applications métier des magasins.

Les principales activités attendues sont :

• Conception et sécurisation des pipelines d'ingestion et de prétraitement de données non structurées.

• Développement et maintenance d'API REST performantes pour l'exposition des résultats des modèles.

• Industrialisation des pipelines d'inférence batch et streaming sur Google Cloud Platform.

• Mise en place des mécanismes de monitoring, d'observabilité et d'alerting.

• Automatisation des déploiements et respect des standards de qualité de la Digital Factory.

Livrables attendus

• Pipelines d'ingestion et de traitement industrialisés.

• API REST à faible latence.

• Pipelines MLOps et infrastructures GCP optimisés.

• Solutions de monitoring et de supervision opérationnelles.

• Chaînes CI/CD automatisées et documentées.

Compétences requises

Must Have

• Excellente maîtrise de Python (POO, design patterns, performance).

• Développement d'API robustes (FastAPI, Flask).

• Expérience dans le traitement et le stockage de données non structurées.

• Expertise GCP : Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run, GKE, Pub/Sub et Composer/Airflow.

Nice to Have

• DBT pour la transformation et l'orchestration des données.

• SQL avancé et BigQuery.

• GitLab CI/CD, Docker Compose.

• Linux, Git et pratiques DevOps.

• Terraform (Infrastructure as Code).

• Sensibilité aux problématiques de Computer Vision et Deep Learning.

• Expérience Agile Scrum.