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# Data Engineer Senior H/F

- **Company:** INFORMATIS TS
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** 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, Apache Spark, Backend, Gitlab, Git, Fastapi, Data Lakes, Apache Flink, AWS Fargate, Cloudwatch, Terraform, Databricks
- **Published:** September 12, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/77058117.html

## About the Role

AWS : S3, Lambda, Kinesis, ECS, Fargate, CloudWatch
-Architectures serverless et temps réel
Data Platform
-Databricks
-Delta Lake / Lakehouse
Streaming & traitement distribué
-Apache Spark
-Apache Flink
Données
-SQL (bases relationnelles)
-Données temporelles (time-series), Minimum 6 ans d'expérience en Data Engineering
-Expertise confirmée sur AWS et architectures data modernes
-Solide expérience en Spark / traitement distribué
-Maîtrise des pipelines temps réel et batch
-Expérience sur des environnements IoT ou industriels appréciée
-Forte sensibilité aux problématiques de qualité et observabilité des données
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Soft skills
-Esprit analytique et orienté solution
-Autonomie et rigueur
-Capacité à 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

## Description

Vous interviendrez sur des architectures modernes combinant temps réel, batch et analytics avancé, avec une forte exigence en performance, scalabilité et qualité des données., Data Engineering & pipelines
-Concevoir et maintenir des pipelines de données end-to-end (batch et temps réel)
-Gérer l'ingestion, la transformation et la mise à disposition des données IoT
-Développer des traitements distribués avec Spark / Flink
-Optimiser les performances et la scalabilité des flux de données
Architecture & stockage
-Concevoir des architectures data scalables (Lakehouse, time-series, données opérationnelles)
-Mettre en place des solutions de stockage adaptées aux usages analytiques
-Participer à la gouvernance et à la structuration des données
API & services data
-Développer des API robustes en Python (FastAPI)
-Exposer les données et services pour les besoins métiers et analytiques
Streaming & orchestration
-Implémenter des architectures temps réel avec AWS Kinesis
-Orchestrer les workflows batch avec Airflow
Qualité & observabilité
-Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données
-Mettre en place des outils de monitoring et d'observabilité (Grafana, etc.)
DevOps & industrialisation
-Déployer 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 étroite collaboration avec les équipes Data, Produit et Backend
-Traduire les besoins métiers en solutions data industrialisées
-Participer à un environnement Agile orienté amélioration continue


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