Contexte
Dans le cadre de la maintenance et du passage à l'échelle de différents outils de datavisualisation et d'analytics, la mission vise à assurer la robustesse des chaînes de traitement de données, l'optimisation des performances et l'intégration de nouveaux cas d'usage analytiques.
- Bonne compréhension des architectures Data modernes (Data Lake, Data Mesh, Event-Driven Architecture).
- Maîtrise des principes de conception et d'industrialisation des flux de données batch et temps réel.
- Connaissance des architectures événementielles et des mécanismes de publication/consommation d'événements (topics, messaging, streaming).
- Expérience des environnements Cloud AWS et des bonnes pratiques d'exploitation associées.
- Compréhension des enjeux de gouvernance, de qualité et de traçabilité des données.
- Capacité à concevoir des solutions robustes, résilientes et évolutives répondant aux besoins métiers.
| Catégorie |
Compétences obligatoires |
Compétences souhaitées |
| Big Data |
Spark (PySpark/Spark SQL), optimisation des jobs |
Hadoop |
| Streaming |
Kafka (producteur/consommateur, topics, partitions) |
Kafka Connect |
| Langages |
Python (Pandas, PySpark), SQL |
Scala (option) |
| Cloud |
AWS/GCP/Azure |
Terraform, Cloud Storage (S3, GCS) |
| Monitoring |
Datadog (métriques custom, API) |
Prometheus, Grafana |
| Outils Data |
|
Airflow, Dataiku (intégration, recettes) |
| DevOps |
|
Kubernetes, Helm, Docker, CI/CD (GitLab CI, Jenkins) |
Missions
- Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data sur AWS et des produits existants.
- Concevoir et déployer des topics événementiels permettant la diffusion et la consommation de données en temps réel.
- Renforcer la robustesse, la scalabilité et l'interopérabilité des plateformes de données afin de répondre aux nouveaux besoins métiers et analytiques.
Compétences demandées
- Python (Pandas, PySpark) : confirmé
- Spark (PySpark/Spark SQL) : confirmé
- Kafka (producteur/consommateur, topics, partitions) : confirmé
- Connaissance des architectures événementielles et des mécanismes de publication/consommation d'événements (topics, messaging, streaming) : confirmé