Data Engineer GCP

SFEIR·Parismid

En corto

→Construir pipelines de datos escalables en GCP con enfoque de ingeniería de software.
→Usar dbt, Python, SQL y Cloud Composer para ETL/ELT con calidad de datos y observabilidad.
→Destaque: integrar IA generativa (Vertex AI) directamente en pipelines en producción.

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Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo diseñarías un pipeline ETL con dbt en BigQuery que incluya validación de calidad de datos en cada etapa?

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¿Qué piden?

✓3+ años como Data Engineer
✓Experiencia comprobada en Google Cloud
✓Nivel avanzado en Python y SQL
✓Interés genuino por la IA y la data (proyectos personales/veeduría)
✓Enfoque en desarrollo de software (versionado, pruebas, reseñas)
✓Capacidad para trabajar en equipos ágiles con alta autonomía

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

Google CloudBigQueryCloud StorageDataflowCloud ComposerPythonSQLdbtTerraformVertex AI

¿A quién escribirle en SFEIR?

Tu dossier gratis identifica a las personas que te entrevistarían — con su background, qué valoran y cómo escribirles para destacar antes de aplicar.

Chez SFEIR, l’IA est notre accélérateur dans tous nos métiers — du Cloud AI-Ready aux plateformes Data modernes, en passant par le développement augmenté. SFEIR en 30 secondes 950 consultants passionnés par la tech et augmentés par l'IA 8 agences en France, au Luxembourg et à Bruxelles Partenaire Anthropic Select (+ 100 certifiés) 15 ans de partenariat Google Cloud + AWS, Scaleway, S3NS, Databricks, Snowflake, Confluent, DBT +90 clients actifs et +5 000 personnes formées par an via SFEIR Institute 140 certifiés Google Cloud, 30 Google Authorized Trainers, 7 Google Developer Experts Ta mission Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur GCP Implémenter des solutions ETL/ELT avec dbt sur BigQuery, en mode ingénierie logicielle : versionné, testé, revu Orchestrer des workflows data avec Cloud Composer Mettre en place le monitoring, l'observabilité et la Data Quality des plateformes data Participer à la modernisation des architectures data de nos clients — et à l'intégration des services GenAI (Vertex AI) dans les pipelines de production Ton terrain de jeu Stack : Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Composer), Python, SQL, dbt, Terraform SFEIR AI : un parcours dédié pour maîtriser l'IA générative et le coding agentique — écrire du dbt et du SQL complexe assisté par IA, ça se travaille Des sujets GenAI concrets : brancher Vertex AI et des LLMs sur des pipelines de production. Ce qu'on cherche chez toi 3 ans minimum d'expérience en tant que Data Engineer Une expérience professionnelle confirmée sur Google Cloud Un vrai niveau en Python et SQL — et l'envie d'écrire de la data comme on écrit du code Tu es passionné(e) par la Data et l'IA : tu fais de la veille, tu as des projets perso Ton évolution Un Engineering Manager dédié qui t'accompagne Une trajectoire claire : Lead Data Engineer → Data Architect Formation continue avec accès à Google Cloud Skills Boost et aux certifications Google Cloud Next, Data Cloud Summit : tu y vas, et parfois tu y parles SFEIR collecte vos données à caractère personnel afin de traiter votre candidature. Pour en savoir plus sur la gestion de vos données personnelles et pour exercer vos droits, nous vous invitons à consulter notre Politique de confidentialité .

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