Mission principale
Assurer la conception, l?industrialisation et l?exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d?un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d?un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité).
Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l?ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l?ingestion jusqu?au déploiement en production.
Responsabilités clés
1. Architecture & Ingestion de données
Concevoir et maintenir des pipelines d?ingestion scalables et sécurisés.
Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers).
Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse).
2. Traitement & Transformation
Développer des workflows ETL/ELT performants.
Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.).
Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données.
3. Infrastructure & Automatisation DevOps
Construire et maintenir des environnements d?exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation).
Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs.
Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.
Profil candidat:
Compétences techniques recherchées
Data Engineering
Python, SQL, Scala
Spark, Kafka, Airflow, DBT
Bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, MongoDB?)
DevOps
Docker, Kubernetes
CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins?)
IaC : Terraform, Ansible
Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Datadog
Cloud
AWS, Azure ou GCP (services data + compute + réseau)
Gestion des environnements hybrides ou multi?cloud
Soft skills
Forte capacité d?analyse
Culture de l?automatisation et de la qualité
Communication claire et pédagogique
Esprit d?équipe et sens du service
