Auf einen Blick
Data & Cloud Engineer (H/F) für Daten-Pipeline und Data Platform Implementierung. 4–5 Jahre mit Python, SQL, GCP/Azure/AWS, Docker, Terraform. Paris-based, 200+ Employees.
💰 ~€60.000–90.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🗺️ EMEA
- 4–5 Jahre Data Engineer Erfahrung
- Python & SQL Proficiency
- Cloud Certification (GCP/Azure/AWS)
- Docker/Kubernetes, Terraform Knowledge
Python
SQL
Apache Airflow
Docker
Terraform
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Data Engineer im Pariser Tech Consultancy mit Cloud Focus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineers mit 4–5 Jahren Python/SQL/Cloud
- Profis mit Docker, Kubernetes, Terraform Expertise
- Kandidaten mit Digital Marketing Daten-Background
🚫 Weniger geeignet
- Junior Data Engineers (<3 Jahre)
- Senior Architects ohne Hands-On
- Kandidaten ohne Cloud Zertifizierung
💡 Gut zu wissen
- Fifty-five ist eine Consultancy – Kundenprojekte sind Norm
- Multi-Cloud (GCP, Azure, AWS) ist erwartet
- Digital Marketing Data Hintergrund ist Vorteil aber nicht zwingend
Über das Unternehmen
Fifty-five ist eine Data-Company mit 400+ Digital Experten (Consultants, Tracking Spezialisten, Engineers, Data Scientists). Das Unternehmen hat 10 Büros weltweit (Paris, London, Genève, Milano, Shanghai, HK, Shenzhen, Taipei, Singapore, New York) und ist Pillar des Brandtech Group.
Die Rolle in Kürze
Data & Cloud Engineer zur Entwicklung und Implementierung von technischen Lösungen für Kundendaten-Pipelines. Von Daten-Erfassung über Cleaning und Processing bis Automation und Monitoring. Verwendung moderner Technologien (Docker, Terraform, Notebooks, GenAI Agentic, verschiedene Cloud Plattformen).
Deine Aufgaben
- Technische Lösungen für Kundendaten-Pipeline Anforderungen
- Chiffrage und Technical Sizing von Data Platform Projekten
- Implementierung von Daten-Architektur (GCP, Azure, AWS)
- Daten-Erfassung aus Multiple Datenquellen (APIs, Files, etc.)
- Data Cleaning und Data Processing
- Automation und Monitoring von Pipelines
- Prototyping und robuster Production Code
- R&D und Entwicklung von internen Tools und Frameworks
Deine Voraussetzungen
- 4–5 Jahre Data Engineer Erfahrung
- Strong Python und SQL Proficiency
- Cloud Environment Mastery (GCP, Azure oder AWS) – idealerweise zertifiziert
- Good Docker/Kubernetes Knowledge
- Good Data Warehouse Knowledge (BigQuery, Snowflake, etc.)
- Good Apache Airflow Knowledge
- Comfortable with APIs (OAuth, REST, etc.)
- Comfortable with Infrastructure as Code (Terraform)
- Current with GitOps und CI/CD Concepts
- Notebooks (Jupyter) Knowledge ist Plus
- CDP (Customer Data Platform) Knowledge ist Plus
- Team Spirit und Code Review Participation
- Gut Französisch und Englisch
- Project Mode Experience mit variierenden Stakeholdern
- Digital Marketing Experience ist Plus
