Le poste Data Engineer Streaming
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Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Streaming / Real-Time pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données en temps réel. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines événementiels, optimisation des traitements stream, passage vers des architectures plus scalables et résilientes) et guiderez leur mise en œuvre avec Kafka, Flink, Spark Streaming ou équivalents. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation en temps réel, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de tolérance aux pannes et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de streaming et d’event-driven architecture. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.
Profil recherché
Vous êtes un Data Engineer spécialisé en streaming avec une forte expertise sur Kafka et au moins un framework de traitement temps réel (Flink, Spark Streaming ou équivalent). Vous êtes à l’aise dans des contextes de transformation technique, savez analyser des architectures événementielles complexes et proposer des solutions adaptées. Vous disposez d’excellentes capacités de communication, aimez partager vos connaissances et travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Une expérience en grands comptes ou en environnements à forte volumétrie et faible latence est un atout.
Environnement de travail
Vous interviendrez auprès d’un client stratégique engagé dans un programme de modernisation de ses plateformes data et de mise en place de capacités temps réel. Le cadre est structuré et implique des équipes Data, Cloud et DevOps, avec des enjeux forts de performance, de fiabilité, de latence et de qualité des flux de données.
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