Data Engineer Senior H/F

INFORMATIS TS
Paris, France
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
6 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Agile Methodology Airflow Amazon Web Services Continuous Integration Data Infrastructure DevOps Python (Programming Language) Operational Data Store SQL Databases Data Streaming Grafana
+11 more
Apache Spark Backend Gitlab Git Fastapi Data Lakes Apache Flink AWS Fargate Cloudwatch Terraform Databricks

Job description

Vous interviendrez sur des architectures modernes combinant temps rĂ©el, batch et analytics avancĂ©, avec une forte exigence en performance, scalabilitĂ© et qualitĂ© des donnĂ©es., Data Engineering & pipelines -Concevoir et maintenir des pipelines de donnĂ©es end-to-end (batch et temps rĂ©el) -GĂ©rer l’ingestion, la transformation et la mise Ă  disposition des donnĂ©es IoT -DĂ©velopper des traitements distribuĂ©s avec Spark / Flink -Optimiser les performances et la scalabilitĂ© des flux de donnĂ©es Architecture & stockage -Concevoir des architectures data scalables (Lakehouse, time-series, donnĂ©es opĂ©rationnelles) -Mettre en place des solutions de stockage adaptĂ©es aux usages analytiques -Participer Ă  la gouvernance et Ă  la structuration des donnĂ©es API & services data -DĂ©velopper des API robustes en Python (FastAPI) -Exposer les donnĂ©es et services pour les besoins mĂ©tiers et analytiques Streaming & orchestration -ImplĂ©menter des architectures temps rĂ©el avec AWS Kinesis -Orchestrer les workflows batch avec Airflow QualitĂ© & observabilitĂ© -Garantir la qualitĂ©, la fiabilitĂ© et la traçabilitĂ© des donnĂ©es -Mettre en place des outils de monitoring et d’observabilitĂ© (Grafana, etc.) DevOps & industrialisation -DĂ©ployer et maintenir les infrastructures via Terraform / Terragrunt -Mettre en oeuvre les bonnes pratiques CI/CD (GitLab) -Adopter une approche build-run-own des services data Collaboration -Travailler en Ă©troite collaboration avec les Ă©quipes Data, Produit et Backend -Traduire les besoins mĂ©tiers en solutions data industrialisĂ©es -Participer Ă  un environnement Agile orientĂ© amĂ©lioration continue

Requirements

AWS : S3, Lambda, Kinesis, ECS, Fargate, CloudWatch -Architectures serverless et temps rĂ©el Data Platform -Databricks -Delta Lake / Lakehouse Streaming & traitement distribuĂ© -Apache Spark -Apache Flink DonnĂ©es -SQL (bases relationnelles) -DonnĂ©es temporelles (time-series), Minimum 6 ans d’expĂ©rience en Data Engineering -Expertise confirmĂ©e sur AWS et architectures data modernes -Solide expĂ©rience en Spark / traitement distribuĂ© -MaĂźtrise des pipelines temps rĂ©el et batch -ExpĂ©rience sur des environnements IoT ou industriels apprĂ©ciĂ©e -Forte sensibilitĂ© aux problĂ©matiques de qualitĂ© et observabilitĂ© des donnĂ©es ________________________________________ Soft skills -Esprit analytique et orientĂ© solution -Autonomie et rigueur -CapacitĂ© Ă  travailler dans des environnements complexes -Bon relationnel et esprit d’équipe, Apache spark Scala API SQL AWS Grafana Git Python Autonomie Terraform Monitoring Esprit d’analyse

About the company

Dans le cadre du dĂ©veloppement d’une plateforme data orientĂ©e IoT industriel, notre client recherche un Data Engineer Senior pour concevoir et faire Ă©voluer des pipelines de donnĂ©es Ă  forte volumĂ©trie, en environnement cloud AWS.

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