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Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics. Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d'alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L'environnement est en Agile à l'échelle (SAFe), avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l'amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l'équipe Participer à la diffusion des standards techniques

Contexte de la mission Vous serez intégré(e) à l'équipe Développement service acces. Le projet consiste à concevoir et opérer une plateforme temps réel traitant +300 messages/seconde sur GCP, basée sur Kubernetes, Kafka et des microservices Java. L'enjeu : bâtir une architecture distribuée scalable, capable d'accueillir de nouveaux services à mesure que le produit grandit. Objectifs et livrables Infrastructure & Platform Engineering (50%) Concevoir et maintenir les clusters GKE Opérer la plateforme Kafka (partitioning, consumer groups) Implémenter l'Infrastructure as Code (Terraform, Helm, Ansible) Mettre en place l'observabilité (métriques, alerting) Gérer la sécurité (Workload Identity, Network Policies, Secret Management) Construire et optimiser les pipelines CI/CD Développement Backend Java (30%) Développer des microservices haute performance (Spring Boot, Angular si nécessaire) Optimiser le traitement des flux Kafka Études techniques transverses (20%) Benchmarks de performance (k6, charge testing) Études de dimensionnement et capacity planning Documentation d'architecture (ADR) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence GCP Confirmé POSTGRESQL Confirmé Google Kubernetes Engine Confirmé Infrastructure en tant que code Terraform et Ansible Avancé JAVA Expert Apache Kafka Avancé KUBERNETES Expert