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# Senior Data Product Engineer Talend - Starburst H/F

- **Company:** Anderson Rh
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon S3, Bash Shell, Big Data, Continuous Integration, Data Integration, DevOps, Python (Programming Language), Role-Based Access Control, DataOps, SQL Databases, Data Streaming, Talend, Parquet, Data Ingestion, Apache Spark, Analytic Functions, Pandas, Pyspark, Kubernetes, Terraform
- **Published:** September 20, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83567142.html

## About the Role

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

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

## Description

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


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