Le projet
- Encadrer, accompagner et faire monter en compétences une équipe de Data Engineers.
- Animer les travaux techniques et assurer le suivi des activités.
- Participer à la définition et à la modélisation des architectures de données.
- Concevoir et développer des pipelines de données capables de traiter des volumes importants.
- Analyser les besoins métiers et les contraintes techniques.
- Garantir la qualité, la performance et la sécurité des traitements de données.
- Assurer la mise en œuvre des bonnes pratiques de développement (tests, intégration, déploiement, documentation).
- Organiser et prioriser les activités de l’équipe via les outils de suivi de projet.
- Contribuer à la modernisation des plateformes décisionnelles et data.
- Présenter les réalisations et les évolutions techniques auprès d’interlocuteurs métiers et techniques.
- Assurer la maintenance et l’évolution de la documentation technique.
- Spark
- Hive
- Iceberg
- Kafka
- NiFi
- Airflow / Astronomer
- MongoDB
- Kudu
- HDFS
- SQL Server
- SQL / Transact-SQL
- Bases de données SQL et NoSQL
- Power BI
- Solutions décisionnelles d’entreprise
- Dataiku
- Cloudera
- Databricks
- Python
- Scala
- JavaScript
- Migration d’applications décisionnelles historiques vers une plateforme Big Data moderne.
- Mise en place et optimisation de flux de données temps réel et batch.
- Industrialisation des processus de traitement et de stockage des données.
- Renforcement des pratiques de monitoring, qualité de données et gouvernance.
- Participation à l’évolution de la plateforme Data et à l’amélioration continue des architectures.
Profil recherché
- Minimum 6 ans d’expérience dans les domaines BI, Data Engineering ou Big Data.
- Expérience confirmée en tant que Lead Developer ou référent technique.
- Expérience significative sur des environnements Big Data et projets de transformation Data.
- Maîtrise de Python, Scala et JavaScript.
- Solides connaissances des architectures Big Data.
- Expertise en modélisation et gestion des données.
- Bonne maîtrise des bases de données SQL et NoSQL.
- Expérience dans la mise en place d’outils de supervision, monitoring ou contrôle qualité des données.
- Une expérience sur Cloudera ou des plateformes Data modernes constitue un atout.
- Leadership et sens de l’accompagnement.
- Autonomie et capacité de prise de décision.
- Esprit d’analyse et de synthèse.
- Curiosité technique et volonté d’apprendre.
- Capacité à évoluer dans un environnement agile et collaboratif.
- Aisance relationnelle auprès d’interlocuteurs techniques et métiers.
- Anglais professionnel.
- Organisation agile inspirée des frameworks SCRUM.
- Travail en collaboration avec des équipes multidisciplinaires.
- Fort enjeu de transformation et d’innovation autour de la Data et de l’industrialisation des traitements.