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Détails de l'emploi

Qualifications

Kubernetes
DevOps
Spark
NoSQL
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Java
SQL
Pandas
Scala
Terraform
Talend
ETL
Agile
S3
Kafka
Python
Shell scripting
Hadoop

Description complète du poste

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners.

MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products

Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData

Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet)

Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy

Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage)

Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d?usage

Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover

Participer à la définition des standards d?interopérabilité (formats communs, APIs de données)

Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude)

Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products

Contribuer à l?amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation)

Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime)

Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques)

Data Modeling

Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration

Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3

Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC)

DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes)

Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash

Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance)

Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers)

Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées)

Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps

Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts

Autonomie : prise d?initiative dans un cadre agile

Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop

Connaissance / maîtrise Data

Connaissance / maîtrise technique de l?environnement DevOps

Maîtrise technique de l'environnement Data

Expertise couche d'accès et d?échange (Kafka, Nifi, ?)

Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark

Expertise ETL, Bash

Expertise SQL / NoSQL

Profil candidat:
Expérience avancée en développement de pipelines sur Talend RealTime BigData (Talend Studio en mode batch ou route)

Expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques)

Expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Data intégration

Connaissance des formats de stockage Iceberg, Parquet, S3

Familiarité avec les outils de sécurité et gouvernance (Ranger, RBAC)

Pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes)

Maîtrise des langages : SQL avancé (obligatoire), Python (Pandas, PySpark), bash

Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance)

Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers)

Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées)

Esprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps

Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts

Autonomie : prise d?initiative dans un cadre agile

Expertise dans l'écosystème Hadoop

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Expertise sur les couches d'accès et d?échange (Kafka, Nifi)

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