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Publié il y a 3 jours

Data Engineer Senior - Iceberg H/F

Entreprise
Cherry PickPlateforme freelance
Localisation
Paris - 75
Sur site
Type de contrat
Niveau
Senior
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
50k€
Estimation
45k€fourchette habituelle58k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 78 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 50k€ (45k€–58k€).

Médiane du marché
500€/j
Estimation
445€/jfourchette habituelle545€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 52 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 500€/j (445€/j–545€/j).

TJM du marché pour Data Engineer (Senior) en France : médiane 500 €/jour, P25–P75 : 445–545 €/jour, n = 52 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour Data Engineer (Senior) en France : médiane 50 000 €/an, P25–P75 : 45 000–58 000 €/an, n = 78 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le besoin

Contexte

Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, un grand acteur du secteur ferroviaire recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions Data.

Le consultant interviendra sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, des architectures Lakehouse, de la modélisation et de l'optimisation des pipelines, avec une forte dimension industrialisation et Cloud.

Missions

  • Concevoir, développer et optimiser des pipelines Data à grande échelle.

  • Mettre en place des flux batch, streaming et ingestion via API.

  • Structurer les données selon le modèle Médaillon : Bronze / Silver / Gold.

  • Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg.

  • Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Lakehouse.

  • Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS.

  • Orchestrer les workflows ETL/ELT avec Airflow.

  • Mettre en oeuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform.

  • Exécuter et maintenir les traitements dans des environnements Docker / Kubernetes.

  • Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements.

  • Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue.

  • Définir et automatiser les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations.

  • Documenter les architectures, pipelines et règles métier.

  • Veiller à la conformité des flux, notamment sur les aspects RGPD.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • SQL
  • DBT
  • Apache Spark
  • Apache Iceberg
  • AWS
  • Airflow
  • Terraform
  • Docker
  • Kubernetes
  • Data Lakehouse
  • ETL
  • Batch Processing
  • Stream Processing
  • API Ingestion
  • Data Quality
  • RGPD / GDPR

Un plus

  • Cloud
  • Flux
  • API Development
  • Monitoring / Observability
  • QA Testing
  • Continuous Improvement
  • Data Engineering
  • Gestion des incidents
  • Infrastructure as Code

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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