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Niveau : Senior
Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering
Démarrage souhaité : ASAP
Durée : 12 mois, renouvelable
Rythme : 5 jours/semaine
Télétravail : 3 jours/semaine
Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, notre client recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l’industrialisation et l’évolution de ses solutions Data.
Le consultant interviendra sur des sujets à forte dimension Data Engineering, Big Data et Lakehouse, avec notamment des problématiques d’architecture, de modélisation, d’optimisation des pipelines et d’industrialisation des traitements.
Il contribuera également à l’évolution de la stratégie Lakehouse du client et devra être capable d’accompagner techniquement des profils plus juniors.
Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle
Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API
Structurer les données selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold)
Développer et industrialiser les transformations avec DBT, Spark et Iceberg
Contribuer à l’évolution et à l’optimisation de l’architecture Lakehouse
Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS
Orchestrer les workflows ETL / ELT via Airflow
Mettre en œuvre l’Infrastructure as Code avec Terraform
Participer à la mise en place et au maintien de l’observabilité et de la supervision des traitements
Définir et mettre en œuvre les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations automatisées
Participer à la gestion des incidents et à l’amélioration continue
Documenter les architectures, pi
Candidate profile
Nous recherchons un Data Engineer Senior avec 8 ans minimum d’expérience en Data Engineering, capable d’intervenir sur des environnements Big Data et Lakehouse complexes.
Le profil devra impérativement maîtriser Spark, DBT, Iceberg, AWS et Terraform, avec une expérience concrète sur la conception, l’industrialisation et l’optimisation de pipelines de données à grande échelle.
Une bonne maîtrise des services AWS tels que S3, Glue et EMR est attendue, ainsi qu’une capacité à travailler sur des sujets d’architecture, de modélisation et de Data Quality.
Le candidat devra également être autonome, rigoureux et force de proposition, avec une bonne compréhension des enjeux métiers et une capacité à accompagner et faire monter en compétence des profils juniors.
La connaissance de Starburst / Trino, Datadog, Python, Airflow, Docker et Kubernetes sera un véritable plus.
Working environment
Vous évoluerez au sein du pôle Data Services, dans un environnement Data moderne et orienté Big Data / Lakehouse.
L’équipe travaille sur des sujets de conception, industrialisation et optimisation de pipelines Data à grande échelle, dans un contexte cloud AWS.
Le consultant sera amené à collaborer avec différents interlocuteurs Data, IT et métiers, sur des problématiques d’architecture, de qualité, de performance et d’industrialisation des données.
L’environnement favorise l’autonomie, l’amélioration continue et le partage de connaissances, avec notamment un rôle d’accompagnement auprès de profils plus juniors.
Organisation : 5 jours/semaine – 3 jours de télétravail par semaine.
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