Data Engineer Confirmé

Contexte

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, l’entreprise recherche un Data Engineer confirmé afin de participer au développement, à l’industrialisation et à l’exploitation de plusieurs projets Data stratégiques pour ses clients internes.

Le consultant intégrera l’équipe Data Engineering existante et interviendra sur les activités de Build, de Run, de support N2/N3 ainsi que sur l’amélioration continue des pratiques de développement et d’exploitation des produits Data.

Missions

Développement Data (Build)

• Participer aux ateliers de conception fonctionnelle et technique.

• Analyser les besoins métiers et proposer les solutions adaptées.

• Décliner les spécifications fonctionnelles en composants techniques.

• Développer les traitements et applications Data.

• Réaliser les tests automatisés.

• Contribuer à l’industrialisation des développements.

• Participer aux cérémonies Agile Scrum.

Exploitation et support (Run)

• Assurer le support N2 et N3 sur les applications Data.

• Analyser et résoudre les incidents complexes.

• Effectuer les analyses de causes racines (RCA).

• Mettre en place les correctifs nécessaires.

• Accompagner l’équipe d’exploitation lors d’incidents majeurs.

Industrialisation et DevOps

• Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD.

• Automatiser les opérations récurrentes.

• Participer à l’amélioration de l’observabilité.

• Déployer les moniteurs et tableaux de bord Datadog.

• Maintenir les scripts d’administration et d’automatisation.

Documentation et qualité

• Produire la documentation technique.

• Rédiger les consignes d’exploitation.

• Maintenir les plans de production.

• Documenter les architectures, les flux et les dépendances.

• Produire les post-mortems d’incidents majeurs.

Leadership technique

• Contribuer aux standards de développement.

• Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering.

• Accompagner les membres de l’équipe dans leur montée en compétences.

• Assurer un rôle de référent technique sur certains projets.

• Participer à l’amélioration continue des méthodes et outils de la Dev Factory.

Livrables attendus

Build

• Spécifications détaillées.

• Développements et code source.

• Tests unitaires automatisés.

• Pipelines Jenkins (CI/CD).

• Tableaux de bord et moniteurs Datadog.

• Documentation technique.

• Suivi de l’avancement des User Stories dans Jira.

Run

• Gestion et résolution des incidents N2 et N3.

• Analyses de causes racines (RCA).

• Plans d’actions correctifs et préventifs.

• Enrichissement de la base documentaire.

Industrialisation

• Scripts d’automatisation.

• Amélioration des pipelines CI/CD.

• Outils d’observabilité.

• Automatisation des tâches d’exploitation.

Documentation

• Procédures d’exploitation.

• Documentation d’architecture.

• Documentation des flux et dépendances.

• Comptes rendus d’incidents majeurs.

Environnement de travail

• Encadrement par un Chef de Projet ou un Manager D2D.

• Collaboration avec les équipes Data, Ops, Architectes et Exploitation.

• Participation active aux cérémonies Agile Scrum.

• Environnement technique : Python, Spark, Scala, TypeScript, JavaScript, SQL, NoSQL, Azure Data Lake, Azure Synapse, Databricks, Databricks Unity Catalog, Jenkins, Git, GitLab, Ansible, Datadog et Jira.

• Méthodologie : Agile Scrum.

Conditions de travail

• Expérience : 4 ans minimum.

• TJM d’achat maximum : 400€ HT/jour.

• Localisation : La Plaine Saint-Denis.

• Démarrage : Fin octobre.

1. Data Engineer confirmé ou expérimenté, capable de contribuer aux développements Data, d’assurer le support avancé, d’accompagner les équipes projet et d’endosser un rôle de Lead Technique sur certains sujets
2. Maîtrise des compétences techniques en Data Engineering : Python, SQL, NoSQL, Spark, Scala, Databricks, Databricks Unity Catalog
3. Connaissance des Cloud et plateformes Data : Azure Data Lake, Azure Synapse, Databricks, architectures Data modernes
4. Compétences en développement : Python, TypeScript, JavaScript, développement de traitements et de composants Data
5. Expérience en DevOps et industrialisation : Jenkins, Git, GitLab, Ansible, CI/CD, usine logicielle
6. Compétences en exploitation et observabilité : support N2/N3, Datadog, monitoring, analyse d’incidents, automatisation de l’exploitation
7. Maîtrise de la méthodologie Agile Scrum, utilisation de Jira, développement orienté qualité, gestion du backlog et des User Stories
8. Soft skills : rigueur, esprit de synthèse, autonomie, esprit d’initiative, forte capacité d’adaptation, travail en équipe, pédagogie, patience, excellent relationnel, excellentes capacités rédactionnelles, leadership technique
9. Justifier d’au moins 4 ans d’expérience professionnelle selon les règles de calcul précisées