Data Engineer GCP — Python / Spark, risque de crédit et risques climatiques (IT)

Un projet stratégique de la filière Risques d'un grand groupe bancaire : mesurer l'impact des risques climatiques et physiques sur le risque de crédit, sur Google Cloud. Au sein du domaine Risques de la DSI, le projet ingère, agrège et expose des données de sources multiples pour produire les rapports de surveillance du risque de crédit. La solution est bâtie sur Google Cloud Platform, portée par une équipe engagée et experte du sujet. Le projet est à forte visibilité : les critères d'expertise technique sont impératifs. Vos principales missions : Développer et intégrer des solutions Python / Spark avec les services data et compute de Google Cloud Platform. Ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples. Contribuer à la chaîne Dev

Ops du projet : déploiements, infrastructure as code. Ce que la mission vous apporte : Un sujet d'actualité réglementaire et sociétale : le risque climatique en banque. Une stack GCP complète, de l'ingestion à l'exposition. Environnement technique : GCP (Big

Query, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs, GCS), Python, Spark, XL Deploy, Terraform, Jenkins. Profil candidat: Data Engineer de 3 à 6 ans d'expérience. Excellente maîtrise de Big

Query, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs et GCS ; développement Python / Spark. Bonne maîtrise de la partie Dev

Ops : XL Deploy, Terraform, Jenkins. Une expérience du risque de crédit est appréciée. Bonne communication, autonomie, fluidité du travail en équipe.