Ingénieur Plateforme Data - Exposition et Automatisation des Données H/F

BK Consulting
Nanterre, France
22 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Working hours
Regular working hours
Languages
English

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) BigQuery Cloud Computing Databases Github PostgreSQL SQL Databases Google Cloud Change Data Capture Infrastructure as Code (IaC) Git Gitlab-ci
+3 more
Graphql Data Pipelines Jenkins

Job description

Vous interviendrez sur la conception, la mise en oeuvre et l’industrialisation de cette plateforme autour de trois axes majeurs.

  1. Implémentation
  • Concevoir et mettre en place le pipeline de réplication des données entre BigQuery et une base de données opérationnelle.
  • Déployer une couche d’API GraphQL générée automatiquement au-dessus de cette base afin de faciliter l’exposition des données aux applications métiers.
  1. Industrialisation
  • Développer les composants d’automatisation permettant de déployer l’ensemble de la plateforme pour chaque nouveau cas d’usage.
  • Mettre en oeuvre une approche Infrastructure as Code (IaC).
  • Créer des modèles (templates) et des mécanismes de déploiement en libre-service (self-service).
  • Garantir la reproductibilité et la standardisation des déploiements.
  1. Observabilité
  • Mettre à disposition des équipes une supervision complète de leur pipeline de données.
  • Déployer les métriques, alertes et tableaux de bord permettant de superviser :

  • le pipeline de réplication ;
  • la base de données opérationnelle ;
  • la couche API GraphQL.

Requirements

Vous justifiez d’une expérience significative sur des projets de plateforme Data ou de Platform Engineering impliquant notamment :

  • la réplication de données dans un environnement Cloud ;
  • l’exposition automatisée de données via des API GraphQL ;
  • l’automatisation d’infrastructures et de déploiements ;
  • la mise en place d’environnements industrialisés.

Une expérience sur des plateformes de données à grande échelle est fortement appréciée.

Compétences techniques

Domaine Niveau attendu Google Cloud Platform (GCP)Confirmé

BigQueryConfirméAlloyDB ou PostgreSQL Confirmé GraphQLAvancéTerraformConfirméAnsibleConfirméInfrastructure as Code (IaC)ConfirméCI/CDConfirméDocker / KubernetesAppréciéObservabilité (monitoring, dashboards, alerting)Apprécié

Qualités recherchées

  • Esprit d’automatisation et d’industrialisation.
  • Forte sensibilité aux bonnes pratiques de Platform Engineering.
  • Capacité à concevoir des solutions réutilisables et maintenables.
  • Esprit d’équipe et autonomie.
  • Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes., Profil recherchéLanguesAnglais courant (échanges dans un contexte international).Les plus pour réussir dans cette missionUne expérience sur les technologies ou concepts suivants constituera un réel atout :CDC (Change Data Capture) ;Debezium, Airbyte ou Google Datastream ;Hasura, PostgREST ou Supabase ;Cloud SQL / AlloyDB / PostgreSQL ;GitHub Actions, GitLab CI ou Jenkins ;Architecture orientée API et plateformes de services., * Anglais courant (échanges dans un contexte international)., Une expérience sur les technologies ou concepts suivants constituera un réel atout :
  • CDC (Change Data Capture) ;
  • Debezium, Airbyte ou Google Datastream ;
  • Hasura, PostgREST ou Supabase ;
  • Cloud SQL / AlloyDB / PostgreSQL ;
  • GitHub Actions, GitLab CI ou Jenkins ;
  • Architecture orientée API et plateformes de services.

EUR

Dashboard Anglais API SQL Git Datastream Jenkins Autonomie PostgreSQL Monitoring Esprit d’analyse

Benefits & conditions

Taux journalier :Salaire selon profil

About the company

Notre client est un grand groupe international disposant d’un environnement IT moderne et fortement orienté plateforme. Dans le cadre de la modernisation de son architecture Data, il souhaite mettre à disposition de ses équipes un service standardisé permettant d’exposer simplement des données analytiques vers des applications opérationnelles.

L’objectif est de construire une plateforme clé en main permettant aux équipes de consommer des données issues de BigQuery via une base de données optimisée pour les lectures intensives, associée à une couche d’API GraphQL générée automatiquement.

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