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Data Engineer (H/F) - CDI

Publicis Groupe

Data Engineer (H/F) - CDI

full-timePosted: Jan 21, 2026

Job Description

Description de l'entreprise

Publicis Groupe, leader dans le domaine de la communication rassemble une communauté de 27 agences et nourrit un modèle unique alliant création, média, data et technologie pour accompagner- ses clients sur toutes les expertises du marketing et de la publicité. Les agences doivent leur succès à des équipes et des personnalités engagées pour faire face au rythme des changements sociétaux et ouvrir de nouvelles voies par l’innovation.

 

Publicis Media est composé d'agences comme Zenith, Starcom, Blue 449, Performics, Spark Foundry, Publicis Sport, Publicis Media Connect, ainsi que de centres d’expertise en innovation tels que le Social Media, le Performance Marketing et le Digital, la Data, le Content, le Search, la Tech et le Commerce. Publicis Media accompagne ses clients dans l’univers complexe des médias d’aujourd’hui et déploie ses expertises sur tous les leviers et points de contact.


Descriptif du poste

Au sein du département Technologie, entité experte en support de Publicis Media France & de ses Agences (Starcom, Zenith, Blue449, Performics, SparkFoundry, Connect…), nous recherchons :

Un.e Data Engineer (H/F/N) en contrat à durée indéterminée

Contexte

Au sein du département Technologie de Publicis Media France, vous contribuez à la conception, l’industrialisation et l’optimisation de la plateforme Data, au service des enjeux business et opérationnels du groupe. Vous intervenez sur des projets (clients & internes) structurants, en lien direct avec les équipes métier et les Product Owners, qui formalisent les besoins en data sets, reporting et usages analytiques.

Missions principales

Conception et développement de pipelines data

  • Ingestion, traitement, transformation et modélisation de données issues de sources variées (Cloud, API, SFTP…).
  • Structuration, optimisation et sécurisation du Data Lake/Data Warehouse (BigQuery, GCS, Databricks, Snowflake…).

Industrialisation et automatisation

  • Mise en place et maintien de workflows robustes et scalables (Airflow, orchestration, monitoring).
  • Automatisation des contrôles de qualité, alerting, gestion des incidents et documentation technique.
  • Support et amélioration continue
  • Diagnostic et résolution rapide des incidents sur les pipelines et la plateforme.
  • Propositions d’optimisations (performance, coûts, résilience) et participation active à la veille technologique.

Collaboration et accompagnement

  • Travail en équipe agile avec les Product Owners et les équipes métier pour comprendre, challenger et traduire les besoins en solutions data efficaces et pérennes.
  • Accompagnement des utilisateurs internes dans l’appropriation des outils et la montée en compétence sur les usages data.
  • Contribution à la réalisation de produits et interfaces innovantes
  • Participation active à la constitution de data sets métier spécifiques, directement liés aux cas d’usages produits et à la création de solutions analytiques ou applicatives à forte valeur ajoutée.

Contribution à la Data Platform, socle de données de l’entreprise

  • Rôle moteur dans l’évolution de la data platform (colonne vertébrale des usages data).
  • Proposition et expérimentation de nouvelles méthodes, architectures et concepts (ex. data mesh, data contracts, gouvernance avancée, automatisation du monitoring) pour renforcer robustesse, scalabilité et agilité.
  • Initiatives pour faire de la data platform un levier d’innovation, de performance et de création de valeur pour l’ensemble des métiers.

Environnement technique

  • Langages : Python, SQL
  • Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, Cloud Composer, Cloud Functions…), AWS
  • Orchestration : Airflow…
  • Conteneurisation : Docker, Kubernetes
  • Infrastructure as Code : Terraform (atout)
  • Data Platforms : Databricks, Snowflake (expérience fortement appréciée)
  • Transformation & Modélisation : DBT (souhaité)
  • CI/CD : Github
  • Monitoring & Alerting : Airflow UI, outils custom, email
  • Outils de collaboration : Jira, Teams

Qualifications

  • Formation supérieure (ingénieur ou équivalent) en informatique/data
  • Expérience confirmée (2 ans min.) en Data Engineering sur des environnements Cloud (GCP idéalement)
  • Maîtrise de Python, SQL, outils d’orchestration et de monitoring
  • Expérience sur Databricks et/ou Snowflake fortement appréciée
  • Certification Google Cloud Engineer recommandée
  • Anglais professionnel, esprit d’équipe, rigueur, curiosité et capacité d’innovation

Ouverture exploratoire

Le département Technologie explore activement l’intégration de solutions d’intelligence artificielle et d’agents intelligents pour automatiser certains traitements, améliorer la qualité des données ou enrichir les usages analytiques. Une appétence pour ces sujets sera considérée.

Exemples de cas d’usage (génériques)

  • Automatisation et industrialisation du reporting multi-sources : pipelines pour agréger, transformer et restituer des données, facilitant la production de dashboards et d’analyses pour les équipes métier.
  • Constitution de data sets métier pour de nouveaux produits analytiques : création et structuration de jeux de données spécifiques, adaptés à des cas d’usage produits, pour développer des fonctionnalités innovantes à destination des utilisateurs internes.

 


Informations complémentaires

Nos locaux sont basés à Paris dans le 17ème arrondissement.

📣 Bon à savoir :

🚀 Des espaces de travail et de détente modernes, collaboratifs et conviviaux.

💻 Le télétravail est possible sur une base de 2 jours par semaine.

🌍 Work Your World : possibilité de travailler dans le monde entier jusqu'à 6 semaines continues chaque année.

📖 De nombreuses formations : Bastille Academy, +30.000 modules accessibles en e-learning, comprenant des certifications, en partenariat avec LinkedIn Learning sur la plateforme propriétaire Marcel.

🧑‍🎤 Une politique Talent transparente.

🎉 De nombreux événements pour apprendre, échanger et faire la fête

 

Viva La Différence !

Cette philosophie de Publicis Groupe témoigne depuis toujours de notre engagement pour la diversité et de la conviction que nos talents sont notre plus grande richesse et notre meilleur atout.

Nous valorisons ainsi toutes les singularités, sans distinction d’âge, de sexe, de couleur de peau, d’origine sociale, de religion, ou d’orientation sexuelle… seules la compétence et l’énergie comptent ! Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées et seront ravis d’accompagner tout au long du processus de recrutement, de manière personnalisée.

Locations

  • Paris, France

Salary

Estimated Salary Rangelow confidence

46,000 - 83,000 EUR / yearly

Source: AI Estimation

* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

  • data engineeringintermediate
  • technology supportintermediate
  • database managementintermediate
  • ETL processesintermediate
  • cloud infrastructureintermediate

Required Qualifications

  • engineering degree (experience)
  • programming skills (experience)
  • data pipeline experience (experience)
  • SQL proficiency (experience)

Responsibilities

  • develop data pipelines
  • support Publicis Media agencies
  • manage technology infrastructure
  • build data solutions

Target Your Resume for "Data Engineer (H/F) - CDI" , Publicis Groupe

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AI-powered keyword optimization
Skills matching & gap analysis
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Check Your ATS Score for "Data Engineer (H/F) - CDI" , Publicis Groupe

Find out how well your resume matches this job's requirements. Get comprehensive analysis including ATS compatibility, keyword matching, skill gaps, and personalized recommendations.

ATS compatibility check
Keyword optimization analysis
Skill matching & gap identification
Format & readability score

Answer 10 quick questions to check your fit for Data Engineer (H/F) - CDI @ Publicis Groupe.

Quiz Challenge
10 Questions
~2 Minutes
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Publicis Media est composé d'agences comme Zenith, Starcom, Blue 449, Performics, Spark Foundry, Publicis Sport, Publicis Media Connect, ainsi que de centres d’expertise en innovation tels que le Social Media, le Performance Marketing et le Digital, la Data, le Content, le Search, la Tech et le Commerce. Publicis Media accompagne ses clients dans l’univers complexe des médias d’aujourd’hui et déploie ses expertises sur tous les leviers et points de contact.


Descriptif du poste

Au sein du département Technologie, entité experte en support de Publicis Media France & de ses Agences (Starcom, Zenith, Blue449, Performics, SparkFoundry, Connect…), nous recherchons :

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Missions principales

Conception et développement de pipelines data

  • Ingestion, traitement, transformation et modélisation de données issues de sources variées (Cloud, API, SFTP…).
  • Structuration, optimisation et sécurisation du Data Lake/Data Warehouse (BigQuery, GCS, Databricks, Snowflake…).

Industrialisation et automatisation

  • Mise en place et maintien de workflows robustes et scalables (Airflow, orchestration, monitoring).
  • Automatisation des contrôles de qualité, alerting, gestion des incidents et documentation technique.
  • Support et amélioration continue
  • Diagnostic et résolution rapide des incidents sur les pipelines et la plateforme.
  • Propositions d’optimisations (performance, coûts, résilience) et participation active à la veille technologique.

Collaboration et accompagnement

  • Travail en équipe agile avec les Product Owners et les équipes métier pour comprendre, challenger et traduire les besoins en solutions data efficaces et pérennes.
  • Accompagnement des utilisateurs internes dans l’appropriation des outils et la montée en compétence sur les usages data.
  • Contribution à la réalisation de produits et interfaces innovantes
  • Participation active à la constitution de data sets métier spécifiques, directement liés aux cas d’usages produits et à la création de solutions analytiques ou applicatives à forte valeur ajoutée.

Contribution à la Data Platform, socle de données de l’entreprise

  • Rôle moteur dans l’évolution de la data platform (colonne vertébrale des usages data).
  • Proposition et expérimentation de nouvelles méthodes, architectures et concepts (ex. data mesh, data contracts, gouvernance avancée, automatisation du monitoring) pour renforcer robustesse, scalabilité et agilité.
  • Initiatives pour faire de la data platform un levier d’innovation, de performance et de création de valeur pour l’ensemble des métiers.

Environnement technique

  • Langages : Python, SQL
  • Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, Cloud Composer, Cloud Functions…), AWS
  • Orchestration : Airflow…
  • Conteneurisation : Docker, Kubernetes
  • Infrastructure as Code : Terraform (atout)
  • Data Platforms : Databricks, Snowflake (expérience fortement appréciée)
  • Transformation & Modélisation : DBT (souhaité)
  • CI/CD : Github
  • Monitoring & Alerting : Airflow UI, outils custom, email
  • Outils de collaboration : Jira, Teams

Qualifications

  • Formation supérieure (ingénieur ou équivalent) en informatique/data
  • Expérience confirmée (2 ans min.) en Data Engineering sur des environnements Cloud (GCP idéalement)
  • Maîtrise de Python, SQL, outils d’orchestration et de monitoring
  • Expérience sur Databricks et/ou Snowflake fortement appréciée
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  • Anglais professionnel, esprit d’équipe, rigueur, curiosité et capacité d’innovation

Ouverture exploratoire

Le département Technologie explore activement l’intégration de solutions d’intelligence artificielle et d’agents intelligents pour automatiser certains traitements, améliorer la qualité des données ou enrichir les usages analytiques. Une appétence pour ces sujets sera considérée.

Exemples de cas d’usage (génériques)

  • Automatisation et industrialisation du reporting multi-sources : pipelines pour agréger, transformer et restituer des données, facilitant la production de dashboards et d’analyses pour les équipes métier.
  • Constitution de data sets métier pour de nouveaux produits analytiques : création et structuration de jeux de données spécifiques, adaptés à des cas d’usage produits, pour développer des fonctionnalités innovantes à destination des utilisateurs internes.

 


Informations complémentaires

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🚀 Des espaces de travail et de détente modernes, collaboratifs et conviviaux.

💻 Le télétravail est possible sur une base de 2 jours par semaine.

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Cette philosophie de Publicis Groupe témoigne depuis toujours de notre engagement pour la diversité et de la conviction que nos talents sont notre plus grande richesse et notre meilleur atout.

Nous valorisons ainsi toutes les singularités, sans distinction d’âge, de sexe, de couleur de peau, d’origine sociale, de religion, ou d’orientation sexuelle… seules la compétence et l’énergie comptent ! Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées et seront ravis d’accompagner tout au long du processus de recrutement, de manière personnalisée.

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  • Paris, France

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* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

  • data engineeringintermediate
  • technology supportintermediate
  • database managementintermediate
  • ETL processesintermediate
  • cloud infrastructureintermediate

Required Qualifications

  • engineering degree (experience)
  • programming skills (experience)
  • data pipeline experience (experience)
  • SQL proficiency (experience)

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  • develop data pipelines
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