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Publié il y a 164 jours

Data Engineer IoT & Real-Time - secteur Energie (F/H) - CDI

Entreprise
Localisation
92000 Nanterre, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Rémunération
50 000 - 70 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Au-dessus du marché
43k€fourchette habituelle54k€
Cette offre : 60k€

Basé sur 547 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–54k€, médiane 48k€. Cette offre (60k€) est au-dessus de la fourchette.

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Description du poste

Salaire: 50-70K

🚀 Data Engineer IoT & Real-Time (F/H)

Contexte de la mission

Au sein d’un environnement industriel de pointe, vous serez l'architecte et le garant de la chaîne de valeur de la donnée. Votre mission consiste à concevoir, déployer et maintenir des pipelines de données de bout en bout (temps réel et batch), permettant l'ingestion, la transformation et l'analyse massive de données IoT industrielles en production.

Vous rejoignez une équipe agile où la culture "Build-Run-Own" prévaut, avec un accent fort sur l'excellence logicielle et l'évolutivité des infrastructures Cloud.

Missions et Livrables

Architecture & Engineering

  • Pipelines de données : Concevoir et implémenter des flux de traitement distribués (Spark, Flink) pour gérer des données de séries temporelles à grande échelle.

  • Modélisation IoT : Développer et opérer des modèles d'actifs (Asset Modeling via AWS SiteWise) pour assurer une intégration fluide entre les capteurs et les plateformes analytiques.

  • Stockage & Accès : Optimiser les patterns de stockage pour la performance (Lakehouse architecture, Delta Lake, InfluxDB).

Développement & Backend

  • Services API : Développer des microservices Python robustes avec FastAPI pour exposer et traiter les données opérationnelles.

  • Qualité & Ops : Assurer la haute disponibilité, l'observabilité (Grafana) et la qualité des données sur l'ensemble de la plateforme.

Cloud & DevOps

  • Streaming & Orchestration : Déployer des architectures temps réel sur AWS Kinesis et orchestrer les workflows batch via Airflow.

  • Infrastructure-as-Code : Gérer l'infrastructure via Terraform et Terragrunt dans une logique d'automatisation complète (GitLab CI/CD).

Environnement Technique

  • Data & Streaming : Spark, Flink, Kinesis, Databricks, Delta Lake (Lakehouse architecture).

  • Backend : Python, FastAPI, Scala.

  • IoT & Time-Series : MQTT, AWS SiteWise, InfluxDB.

  • DevOps & IaC : Terraform, Terragrunt, GitLab CI/CD, AWS (ECS, Fargate, Lambda).

  • Orchestration & Monitoring : Airflow, Grafana, Cloudwatch.

Exigences du poste

Stack technique :

Big DataScalaAWSPythonDatabricksApache SparkAirflow

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

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Recruteur
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