La mission
En tant que Data Engineer au sein de Voxalia, vous jouerez un rôle central dans la conception, la mise en oeuvre et la maintenance des pipelines de données qui alimentent les systèmes analytiques et opérationnels de nos client. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes IT pour assurer l'accès à des données fiables, scalables et optimisées.
Vos responsabilités principales
Conception et maintenance des pipelines de données :
Développer et maintenir des flux de données ETL/ELT robustes et optimisés en utilisant des outils comme Apache Airflow, Talend, ou DBT.
Intégrer des données issues de multiples sources (bases relationnelles, APIs, fichiers, systèmes tiers)
Architecture et infrastructure :
Concevoir des architectures de données scalables sur le cloud (AWS, GCP, Azure).
Optimiser les systèmes de stockage (Data Lakes, Data Warehouses) à l'aide d'outils comme BigQuery, Snowflake ou Redshift.
Qualité et gouvernance des données :
Mettre en oeuvre des mécanismes de validation et de monitoring pour assurer la fiabilité et la cohérence des données.
Collaborer avec les Data Stewards pour garantir la conformité réglementaire (GDPR, CCPA).
Performance et optimisation :
Identifier et résoudre les goulots d'étranglement dans les pipelines et les bases de données.
Automatiser les processus de traitement et garantir une faible latence pour les besoins temps réel.
Le profil recherché
Nous recherchons un(e) ingénieur(e) spécialisé(e) en gestion des flux de données, avec une solide expertise technique et une capacité à construire des solutions durables et performantes.
Formation et expérience
Diplôme Bac +5 (école d'ingénieur, école de commerce ou équivalent universitaire).
Expérience de 3 ans minimum (EXIGE) en tant que Data Engineer hors stage et alternance dans un environnement Big Data.
Compétences techniques
Langages de programmation : Expertise en Python et/ou Scala pour le traitement des données.
Bases de données : Maîtrise des bases relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et non relationnelles (MongoDB, Cassandra).
Big Data : Connaissance des écosystèmes Apache Spark, Hadoop, ou Flink.
Cloud : Expérience pratique avec les services cloud (AWS Glue, GCP Dataflow, Azure Data Factory).
Orchestration : Maîtrise des outils comme Apache Airflow, Luigi, ou Prefect.
Data Warehousing : Expertise avec Snowflake, BigQuery, Redshift, ou équivalents.
Outils d'intégration : Expérience avec Talend, Informatica, ou des solutions similaires.
Compétences fonctionnelles :
Optimisation : Capacité à concevoir des architectures de données performantes, durables et évolutives.
Analyse des besoins : Travailler avec les parties prenantes pour comprendre les exigences métier et les transformer en solutions techniques.
Les qualités attendues
Pour réussir dans ce poste, vous devez démontrer les qualités suivantes
Esprit analytique : Capacité à résoudre des problématiques techniques complexes et à anticiper les besoins futurs.
Rigueur : Vous garantissez des pipelines fiables, des données de qualité et une documentation exhaustive.
Curiosité technique : Passion pour l'exploration de nouvelles technologies et méthodes d'ingénierie des données.
Communication claire : Capacité à expliquer vos choix techniques à des équipes non techniques.
Proactivité : Être force de proposition pour améliorer les architectures et les flux de données.
Esprit collaboratif : Travailler efficacement avec des équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile.