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Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Data Engineer – Plateforme Data B2C AWS / Databricks Contexte Vous rejoignez un programme stratégique de refonte d'une plateforme B2C à l'échelle mondiale, dans un environnement Agile Scrum. Description du poste En tant que Data Engineer, vous jouez un rôle clé dans la conception, le développement et l'évolution de la plateforme Data. Vous intervenez à la fois comme leader technique et acteur opérationnel avec pour objectif de garantir la qualité, la performance, la fiabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme, tout en contribuant à la valorisation des données. Responsabilités principales Concevoir et développer des architectures Data cloud-native sur AWS, basées sur Databricks Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. Participer activement au développement conception et développement de pipelines Data ; traitements batch et streaming ; optimisation des performances. Définir, mettre en œuvre et promouvoir les bonnes pratiques de Data Engineering Mettre en place des mécanismes de monitoring et de contrôle de la qualité des données Piloter l'optimisation des coûts AWS et Databricks liés aux traitements Data dans une démarche FinOps. Accompagner les Data Engineers et développeurs Collaborer étroitement avec les équipes Produit et IT, dans un environnement international et multiculturel. Stack technique Data & Cloud Databricks AWS : S3, EC2, RDS, Lambda Langages & Frameworks Java SQL Apache Spark DevOps & CI/CD GitHub Enterprise ArgoCD SonarQube Intégration & Services Kafka PostgreSQL Collaboration & Agile Jira Confluence Agile Scrum Soft Skills Leadership technique : capacité à guider, structurer et faire grandir une équipe Data. Vision transverse : compréhension des enjeux métiers, Data et Cloud, et capacité à les mettre en perspective. Communication : aptitude à vulgariser des concepts techniques et à communiquer efficacement avec différents interlocuteurs. Esprit collaboratif et interculturel : capacité à travailler efficacement avec des équipes internationales. Proactivité et adaptabilité : capacité à anticiper les risques liés à la qualité, aux coûts et aux performances, et à évoluer dans un contexte Agile.

1. Contexte & Enjeux Dans le cadre du remplacement d'un consultant clé, le client recherche un expert capable de sécuriser la performance et la supervision de ses plateformes e-commerce. Le rôle est stratégique : 👉 garantir la stabilité des systèmes avant les pics d'activité 👉 structurer durablement la démarche d'observabilité et de performance 2. Missions principales (cœur du poste) A. Performance applicative Piloter l'ensemble de la stratégie de tests de performance Concevoir, exécuter et analyser des tests (charge, stress, endurance) Identifier les goulets d'étranglement et recommander des optimisations Intervenir sur des architectures Java / .NET Industrialiser les campagnes de tests via NeoLoad Accompagner les équipes dans l'intégration de la performance dès les phases projet (shift-left) Contribuer à l'évolution des outils et pratiques (ex : OctoPerf) 👉 Objectif : anticiper les incidents et garantir la tenue en charge lors des pics business B. Observabilité – PILIER STRATÉGIQUE Déployer et piloter la stratégie d'observabilité à l'échelle du SI Être le référent sur Datadog Construire des dashboards, alertes et indicateurs pertinents (logs, metrics, traces) Accompagner les équipes techniques (onboarding, formation, bonnes pratiques) Migrer les solutions legacy vers DataDog (ELK, Grafana…) Mettre en place une vision transverse de la performance applicative 👉 Objectif : améliorer la visibilité, réduire les temps de détection et de résolution des incidents 3. Missions complémentaires DevOps & Automatisation Automatiser les tests de performance et la supervision Intégrer les outils dans les pipelines CI/CD (GitLab) Scripting pour industrialisation Run & Support Maintien en condition opérationnelle des plateformes Support en période critique (haute saison) Participation à la surveillance proactive