Au sein de l’équipe Data, vous prenez en charge la conception, l’industrialisation et l’optimisation de pipelines de données sur un environnement Big Data (Hadoop/HDFS, Hive, Spark). Vous garantissez la qualité, la traçabilité et la disponibilité des datasets qui alimentent la BI (Power BI) et les besoins analytiques des métiers.

Responsabilités clés

• Ingestion & Modélisation

  • Intégrer des données depuis plusieurs SGBD (PostgreSQL, SQL Server, MySQL, IBM DB2) et fichiers via Sqoop/ETL.
  • Structurer les zones bronze/silver/gold et définir les schémas (Hive).

• Traitements distribués

  • Développer et optimiser des jobs Spark / PySpark (partitionnement, broadcast, cache, bucketing).
  • Écrire des transformations SQL/HiveQL performantes et maintenables.

• Orchestration & Production

  • Concevoir et maintenir des DAGs Airflow (scheduling, retry, SLA, alerting).
  • Industrialiser via GitLab (CI/CD), scripts Shell et bonnes pratiques DevOps Data.

• Qualité & Gouvernance

  • Mettre en place des contrôles (complétude, unicité, référentiels), tests unitaires/data tests et documentation (catalogue, dictionnaires).
  • Assurer la traçabilité (lineage) et la gestion des incidents (RCAs, runbooks).

• Valorisation & BI

  • Publier des datasets “analytics-ready” et optimiser l’alimentation Power BI (vues matérialisées, agrégations).
  • Contribuer au calcul et à la fiabilisation des KPI.

Profil recherché : 

• 2 à 4 ans d’expérience en Data Engineering/Big Data, avec réalisations probantes en PySpark/Hive et Airflow.
• Formation Bac+5 (Master Big Data & IA, Ingénierie Data, ou équivalent).
• Aisance sur les SGBD (PostgreSQL, SQL Server, MySQL, IBM DB2) et l’optimisation de requêtes.
• Habitude des environnements Linux et scripting Shell.
• Capacité à documenter, tester et monitorer des pipelines en production.

Stack technique :

• Traitement Big Data : Spark / PySpark, Hive, HDFS (+ MapReduce/Impala appréciés).
• Langages & Data : Python, SQL avancé, Shell (bash).
• Orchestration : Apache Airflow.
• Dataviz/BI : Power BI (dashboards, datasets).
• OS & Outils : Linux (Ubuntu/CentOS), Git/GitLab, CI/CD.
• Plus : Pandas/Numpy pour prototypage, notions MongoDB/HBase.

Compétences comportementales :

• Rigueur et sens de la qualité (tests, revues de code, documentation).
• Esprit d’équipe et communication claire avec les métiers et la BI.
• Autonomie sur l’investigation d’incidents et proactivité d’amélioration continue.
• Orientation résultats : respect des SLA et culture de la performance.

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