Offre d'emploi Senior Big Data Consultant (Spark on Kubernetes / Airflow / Kubernetes)

Concevoir, industrialiser et opérer des plateformes data “cloud-native” sur Kubernetes, incluant l’orchestration de pipelines via Airflow sur Kube, afin d’accélérer l’ingestion, le traitement et la mise à disposition de données à grande échelle (batch & near-real time) avec des standards élevés de fiabilité, sécurité et coûts.

• Architecture & design

  • Définir l’architecture Data on Kube (ingestion, stockage, calcul, orchestration, observabilité).

  • Modéliser et standardiser les data pipelines (DAGs Airflow) et patterns d’infrastructure (Helm/Kustomize).

• Industrialisation & déploiement

  • Packager et déployer Airflow sur Kube (Helm chart officiel/Astro/OSS) avec HA, RBAC, autoscaling.

  • Mettre en place des opérateurs Airflow (KubernetesPodOperator, SparkK8sOperator, etc.).

  • Automatiser via GitOps (Argo CD/Flux) et CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI).

• Opérations & SRE

  • Gérer la capacité, le autoscaling (HPA/VPA/Karpenter), la QoS et l’optimisation des coûts (requests/limits, Spot/Preemptible).

  • Observabilité end-to-end (logs, metrics, traces) et runbook d’incident (SLA/SLO/SLI).

  • Sécuriser la plateforme (NetworkPolicy, Secrets, IAM, image signing, pod security).

• Data Engineering sur Kube

  • Exécuter Spark/Flink/Beam sur K8s ; optimiser ressources, shuffle, I/O.

  • Normaliser les environnements d’exécution (Docker base images, Python/Java runtimes).

• Gouvernance & qualité

  • Mettre en place un data contract / schema registry, tests de données (Great Expectations/Deequ), lineage (OpenLineage/Marquez).

• Accompagnement

  • Enablement des équipes data (templates, cookbooks), code reviews, mentorat et evangelism des bonnes pratiques.