Basé sur 39 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 445€/j–550€/j, médiane 480€/j. Cette offre (608€/j) est au-dessus de la fourchette.
Le présent appel d'offre a pour objet la sélection d'un Data Engineer Senior afin d'accompagner le pôle Data Services de notre client dans la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions data.
Le prestataire interviendra sur les sujets d'architecture, de modélisation, d'optimisation des pipelines et contribuera activement à la stratégie Lakehouse de l'entreprise.
Le prestataire devra :
Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle
Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API
Structurer les transformations selon un modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold)
Développer et industrialiser les pipelines via DBT Spark et Iceberg
Contribuer à l'évolution de l'architecture Lakehouse
Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement cloud (AWS ou équivalent)
Orchestrer les workflows ETL/ELT via Airflow
Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code (Terraform)
Exécuter les traitements dans des environnements conteneurisés (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 mettre en œuvre les règles de qualité des données (tests, validation, contrôles automatisés)
Documenter les architectures, pipelines et règles métier
Garantir la conformité des flux, notamment dans le cadre RGPD
8 années minimum d'expérience en Data Engineering
Développement Spark
Maîtrise avancée des architectures Big Data et Lakehouse
Expertise sur Spark, DBT, Iceberg, AWS et Terraform
Maîtrise des services AWS (Glue, EMR, S3, ...)
Connaissance de Trino/Starburst
Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers
Aptitude démontrée à accompagner des profils juniors
Rigueur, autonomie et culture de l'amélioration continue
Compétences obligatoires :
AWS Big Data
Python
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