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Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Data Engineer pour renforcer une squad Data dédiée à la mise en place d’un socle de Master Data Management (MDM) . L’objectif du projet est de centraliser, fiabiliser et gouverner les données liées aux instruments financiers , dans un environnement exigeant en matière de qualité, traçabilité et sécurité. Missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Architecte, BA, PO), vous interviendrez sur : La conception et le développement de pipelines de données (modèle Bronze / Silver / Gold) L’ingestion et l’orchestration des flux via Apache NiFi L’intégration de données multi-sources (CSV, XML, API REST) La modélisation des données et la construction de vues consolidées MDM La mise en place de contrôles de qualité et de traçabilité (logs, audit, complétude, cohérence, versioning) L’optimisation des performances des pipelines Le respect des standards de sécurité et conformité La documentation et le partage de bonnes pratiques au sein de la squad Environnement technique Apache NiFi SQL / NoSQL PostgreSQL Stockage objet : S3 / Blob Formats & protocoles : JSON, XML, CSV, API REST Scripting : Python , Bash CI/CD : GitLab, GitLab CI

CONTEXTE Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Consultant DevOps Spécialités technologiques : Big Data, gitOps, API Nous recherchons un profil orienté DevOps afin d’intégrer le projet Data de notre client. MISSIONS - Participer au déploiement et à l’exploitation des composants applicatifs sur des environnements Kubernetes / OpenShift - Mettre en œuvre et maintenir les déploiements via Helm, dans une logique GitOps à l’aide de ArgoCD - Développer et maintenir des scripts d’automatisation en Python - Intervenir sur les environnements liés aux stacks Data (Spark, DigDash, Dremio, Airflow, NiFi) en support des besoins du projet Expertise souhaitée Environnements et outils DevOps : - Bonne connaissance de Kubernetes / OpenShift - Maîtrise de Helm - Compréhension et mise en œuvre des principes GitOps - Utilisation de ArgoCD Automatisation : - Connaissance de Python pour l’implémentation de scripts d’automatisation Écosystème Data (premier niveau) : - Spark - DigDash - Dremio - Airflow - NiFi Méthodologie et outils : - Maîtrise des pratiques Agiles (Scrum) - Utilisation de l’outil Jira