Data Platform Engineer GCP (F/H)

Vos missions

• Architecture, Build & FinOps : Propulser et industrialiser nos architectures de données sur GCP. Vous avez la responsabilité de la configuration, de la sécurité et de l'organisation des Buckets Cloud Storage ainsi que de la stabilité globale de Cloud Composer. Votre défi : transformer l'existant en un écosystème cost-efficient, capable d'absorber une volumétrie e-commerce massive tout en optimisant l'empreinte financière Cloud.

• Gouvernance Technique & Standardisation : Définir, documenter et diffuser les standards de structure et de nommage du département. Sur Dataform, vous concevez l'arborescence optimale des dossiers et la nomenclature des tags. Sur Airflow, vous structurez les normes de nommage des DAGs et instaurez les meilleures pratiques de développement Python (structure des opérateurs, gestion des erreurs).

• Qualité du code & Mentoring : Garantir l'excellence technique et le respect des standards de code SQLX sur Dataform (partitionnement, clusterisation, fenêtrage). Vous accompagnez les membres de l'équipe dans leur montée en compétences et l'adoption de ces bonnes pratiques au quotidien.

• Industrialisation & CI/CD : Assurer la robustesse des pipelines GitLab CI/CD. Vous ferez évoluer l'intégration continue au-delà de Dataform en automatisant, en lien avec les équipes VPOP, les déploiements pour Cloud Composer, Cloud Run et nos futurs produits (notamment ceux liés à l'agent IA d'analyse e-commerce). L'objectif : garantir une autonomie sécurisée pour l'équipe via des tests automatisés, sans intervention manuelle systématique.

• Observabilité & Optimisation des Performances : Monitorer les latences techniques de la plateforme et optimiser les performances globales de BigQuery (en particulier sur les agrégats générés par les agents IA, afin de prévenir l'explosion des coûts). Vous êtes le garant de l'Alerting Technique (ex. crash d'un job Airflow, coupure d'API, saturation BigQuery).

• Développement « Hands-on » : Conserver une approche opérationnelle en assurant, de temps à autre, le développement de bout-en-bout d'un nouveau flux jusqu'à l'exposition des données (vers un GSheet, un agent IA ou Qlik Sense). Cela vous permet de garder une vision pragmatique et une compréhension globale de l'écosystème technique de l'équipe.