Data Engineering F/H

Redopus
Paris, France
5 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French

Job location

Paris, France

Tech stack

Java
Agile Methodologies
Databases
Continuous Integration
Data Architecture
Data Infrastructure
Relational Databases
DevOps
Python
NoSQL
Operational Data Store
SQL Databases
Data Streaming
Data Ingestion
Data Lake
Microservices

Job description

Au sein d'une grande organisation de production informatique multi-secteurs (banque, assurance, finance, gestion d'actifs…), rejoigner une équipe dédiée à la valorisation des données opérationnelles et à l'observabilité des systèmes, dans un contexte de transformation vers des architectures modernes de type micro-services et Data Mesh. L'objectif est de structurer, fiabiliser et exposer les données issues de multiples environnements techniques afin de répondre aux besoins des équipes métiers et opérationnelles., Data Platform & architecture Maîtriser les technologies composant une plateforme de données moderne. Participer à la conception et à l'évolution des solutions techniques et fonctionnelles. Concevoir des architectures de collecte, transformation, stockage et exposition des données.

  • Data pipelines & automatisation Développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données (batch et temps réel). Mettre en place des processus d'automatisation et de CI/CD pour les flux de données. Gérer les traitements et le cycle de vie des données.

  • Qualité et fiabilité des données Implémenter des contrôles de qualité et des mécanismes de validation. Assurer la fiabilité, l'intégrité et la cohérence des données produites.

  • Exploitation et support Assurer le support technique et fonctionnel (analyse et résolution d'incidents). Collaborer avec les équipes opérationnelles pour l'intégration des flux de données. Rédiger la documentation technique et d'exploitation.

  • Industrialisation & DevOps Automatiser les déploiements des socles techniques. Travailler dans un environnement Agile et DevOps. Participer à l'amélioration continue des processus et outils.

  • Environnement technique Bases de données relationnelles et NoSQL Technologies de streaming de données Outils de data engineering et data processing Écosystème Data Lake / Lakehouse (traitement distribué, stockage objet, moteurs de requêtage) Scripting : Python, SQL (et autres langages applicatifs selon besoin) Outils d'indexation et de recherche Outils CI/CD et DevOps.

Requirements

Solides connaissances en systèmes, réseaux et infrastructures Maîtrise du SQL et des bases de données Bonne compréhension du streaming et des architectures data modernes Expérience en ingestion et traitement de données à grande échelle Connaissances en architecture de données et gouvernance de la donnée Maîtrise de Python et/ou Java Pratiques Agile et DevOps

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