Data Engineer Senior Talend (H/F)

DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.

Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.

Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants.

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Un grand groupe industriel du secteur de la manufacture et de l'innovation technologique recherche un Data Engineer Senior expérimenté pour renforcer son équipe data sur une mission long terme. Vous piloterez la conception, le développement et l'exploitation d'architectures de données robustes et performantes, en travaillant dans un environnement technique moderne et exigeant.

Au sein d'une équipe data agile et structurée, vous serez responsable de la conception et du développement de flux de données complexes, de l'optimisation des pipelines existants et de la mise en place de bonnes pratiques d'ingénierie. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, les data scientists et les architectes pour traduire les besoins en solutions scalables et maintenables. Vous participerez également à l'évolution de l'infrastructure data, à la documentation technique et aux revues de code pour garantir la qualité et la pérennité des solutions livrées.

La mission s'inscrit dans un contexte de transformation numérique et de centralisation des données d'entreprise. Vous évoluerez dans un environnement technologique riche, avec des défis portant sur la volumétrie, la latence et la fiabilité des flux. Vous serez également amené à contribuer à l'amélioration continue des processus, l'automation des tâches récurrentes et la montée en compétences des équipes techniques.

Responsabilités :
- Concevoir, développer et optimiser des pipelines et flux de données (ETL/ELT) en utilisant Talend et autres outils de l'écosystème data
- Maîtriser la ingestion, la transformation et l'exploitation de données structurées et non structurées à partir de multiples sources
- Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données en production
- Collaborer avec les équipes métier, data scientists et architectes pour traduire les besoins en solutions techniques
- Participer à l'architecture et à l'évolution de l'infrastructure data et de la plateforme analytique
- Contribuer à la documentation technique, aux revues de code et au partage de bonnes pratiques
- Monitorer et optimiser les performances des flux existants
- Participer à la mise en place de standards de qualité et de sécurité des données

Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Clermont-Ferrand

Indispensables :
- Expérience confirmée de 5+ années en Data Engineering et développement de flux de données (ETL/ELT)
- Maîtrise approfondie de Talend ou d'outils ETL équivalents (conception, développement, déploiement en production)
- Solides compétences en SQL et optimisation de requêtes (performance, indexation, tuning)
- Maîtrise de Python pour l'automatisation, le scripting et le traitement de données
- Connaissance de la mise en message et du streaming (Kafka ou équivalent) pour les architectures temps réel
- Expérience en gestion des volumes de données importants et architectures distribuées
- Capacité à rédiger une documentation technique claire et précise
- Autonomie, rigueur et sens des responsabilités dans la livraison de solutions en production
- Excellentes capacités de communication et collaboration multidisciplinaire

Fortement appréciés :
- Expérience en environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Maîtrise de technologies big data complémentaires (Spark, Hadoop, Hive)
- Connaissance des bonnes pratiques DevOps et CI/CD pour les pipelines data
- Expérience en gestion de la qualité et de la gouvernance des données (data lineage, metadata management)
- Exposition à des méthodologies Agile/Scrum en contexte data
- Expérience dans des secteurs complexes (industrie, finance, énergie) avec enjeux critiques de données