Data Engineer Senior - PySpark

Contexte

Dans le cadre du renforcement d'une équipe , nous recherchons un consultant Data Engineer Senior/Expert capable d’intervenir de manière autonome sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation de produits et pipelines Data.

La mission s’inscrit dans un environnement Lakehouse AWS, avec des enjeux de qualité, performance, fiabilité des traitements et maîtrise du RUN.

Missions

Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :

• Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données.

• Développer et industrialiser les traitements avec Spark/PySpark, Python, SQL et dbt.

• Exploiter des données au format Apache Iceberg dans une architecture Lakehouse / Medallion.

• Orchestrer les traitements avec Airflow.

• Déployer et maintenir les traitements sur AWS et contribuer à l’Infrastructure as Code avec Terraform.

• Mettre en œuvre les contrôles de Data Quality, tests et mécanismes d’observabilité.

• Participer au RUN, à l’analyse des incidents et au traitement des causes racines.

• Contribuer à la documentation, au Data Lineage, aux Data Contracts et au Data Catalog.

• Travailler avec les Product Owners et interlocuteurs métier afin de traduire les besoins Marketing en solutions Data robustes et maintenables.

Livrables

Les livrables de la prestation pourront comprendre :

• Pipelines Data développés, testés et industrialisés.

• Transformations Spark et Modèles dbt.

• Workflows Airflow.

• Infrastructure Terraform nécessaire aux traitements.

• Tests automatisés et contrôles de Data Quality.

• Monitoring et alerting associés aux traitements.

• Documentation technique et fonctionnelle.

• Documentation des modèles et règles métier.

• Contribution aux Data Contracts, lineage et métadonnées.

• Analyse et résolution des incidents.

• Plans de remédiation pour les incidents ou problèmes récurrents.

• Contribution aux standards et bonnes pratiques Data Engineering de l'équipe.

Profil recherché

Compétences

• 8 années minimum d’expérience en Data Engineering

• Une maîtrise avancée des architectures Big Data et Lakehouse

• Expertise réelle sur Spark, DBT, Iceberg, et services AWS.

• Maîtrise des services AWS (Glue, EMR, S3, ...)

• Connaissance de Trino/Starburst, Datadog

• Une forte capacité d’analyse et de compréhension des enjeux métiers.

• Rigueur, autonomie et culture de l’amélioration continue.

• La connaissance des enjeux métiers Marketing sera appréciée.

Compétences clés

Obligatoire :

• Développement SPARK

• AWS

• Python

• Big Data

• Outils modélisation data

• Collecte de données

Important :

• DBT

• Starburst

Intéressant :

• Data Catalog