Senior Data Product Engineer Talend - Starburst H/F

Conception de flux de données et de Data Products

• Développement des pipelines d’intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer
• Documentation des pipelines d’ingestion de données
• Intégration des données dans l’écosystème Data Mesh
• Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d’usage
• Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d’usage identifiées avec les responsables de domaines métiers
• Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet)
• Documentation des data products (métadonnées, ownership, qualité)
• Contribution à l’amélioration continue des data products dans la plateforme Starburst
• Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products

Outils & Environnement

Apache Spark

• Talend (Talend RealTime BigData, Talend Studio)
• Starburst / Trino
• Airflow / Astronomer
• Formats de stockage : Iceberg, Parquet, S3
• Outils de gouvernance : Ranger, RBAC
• Pratiques DevOps/DataOps : CI/CD, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes)
• Langages : SQL avancé, Python (Pandas, PySpark), bash, Profil recherché8 à 10 ans d’expérience minimumExpérience avancée en développement de pipelines sur Talend RealTime BigData (Talend Studio en mode batch ou route)Expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques)Compétences en Data ModelingExpérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégrationConnaissance des formats de stockage Iceberg, Parquet, S3Familiarité avec les outils de sécurité et gouvernance (Ranger, RBAC)Pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes)Maîtrise des langages : SQL avancé (obligatoire), Python (Pandas, PySpark), bashCompréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance)Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers)Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées)Esprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOpsPédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-expertsAutonomie : prise d’initiative dans un cadre agile, 1. 8 à 10 ans d’expérience minimum

1. Expérience avancée en développement de pipelines sur Talend RealTime BigData (Talend Studio en mode batch ou route)
2. Expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques)
3. Compétences en Data Modeling
4. Expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration
5. Connaissance des formats de stockage Iceberg, Parquet, S3
6. Familiarité avec les outils de sécurité et gouvernance (Ranger, RBAC)
7. Pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes)
8. Maîtrise des langages : SQL avancé (obligatoire), Python (Pandas, PySpark), bash
9. Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance)
10. Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers)
11. Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées)
12. Esprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps
13. Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts
14. Autonomie : prise d’initiative dans un cadre agile, Apache spark Bash Anglais Pédagogie SQL Pro-activité Kubernetes Python Autonomie

Lieu de la mission : Paris

• Démarrage : ASAP
• Mission de longue durée
• Télétravail : 2 jours par semaine
• Anglais professionnel obligatoire
• Séniorité requise : 8 à 10 ans d’expérience minimum, Taux journalier :Salaire selon profil