Cloud Data Engineer - Paris
Summary
Designs, builds, and runs big-data solutions on clients' cloud environments: collecting, storing, and modeling data with production-grade Spark/PySpark, optimizing ETL pipelines, and ensuring data quality and secure data access. Stack spans Python (Django/Flask), Kafka, AWS/GCP/Azure, Snowflake/Databricks, Airflow/Dagster, and DBT with CI/CD.
Dans le cadre de l’accélération de nos clients dans des contextes de gros volume de données à exploiter, nous recherchons un(e)Data Engineerpour rejoindre notre équipe.
Votre rôle sera notamment de :
Concevoir et développer des solutions Data pour la collecte, l’organisation, le stockage et la modélisation des données,
Développer des solutions Spark qui soit industrialisable dans un contexte de production
Déployer, exploiter et optimiser l’utilisation des services dans un contexte big data déployé sur les clouds providers de nos clients,
Assurer l’accès fiable, efficace et sécurisé aux différentes sources de données métier et processus, tout en mettant en place des outils et méthodes de contrôle et de validation de la qualité des données
Optimiser les processus de collecte, transfert et stockage des données (ETL), en assurant l’adéquation avec les contraintes techniques et opérationnelles
Maintenir les outils, technologies et processus à jour, en assurant une veille technique assidue et une supervision permanente de l’environnement
Garantir la qualité des développements
Diplômé(e) ingénieur(e) d’une grande école (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, …), vous avez une appétence pour la résolution de problèmes métiers.Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur, votre excellent relationnel et votre capacité à être force de proposition.Vous êtes intéressé(e) par l’idée de vous dépasser en Data Engineering et vous disposez d’une première expérience réussi qui vous a permis de valider vos compétences dans la majorité des éléments suivants :Python, C/C++ ou JavaDéveloppement backend (Django / Flask)Spark / PySparkKafka ou autre outil event-driven.la mise en place et l’exploitation de services Cloud : AWS / GCP / AzureData Platform : Snowflake ou Databricksl’orchestration avec Dagster ou Airflow, les pipelines de CICD ou encore la transformation avec DBTTu connais les architectures data et les bonnes pratiques associés (Data Mesh, Gouvernance, Cloud First…)Échangeons prochainement à propos de vos projets et nos opportunités !