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Titre
Text copied to clipboard!Ingénieur Pipeline de Données
Description
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Nous recherchons un Ingénieur Pipeline de Données talentueux et motivé pour rejoindre notre équipe de technologie et d'ingénierie des données. En tant qu'ingénieur pipeline de données, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de pipelines de données robustes et évolutifs qui alimentent nos systèmes analytiques et opérationnels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les ingénieurs de données, les analystes, les scientifiques des données et les parties prenantes métier pour garantir la qualité, la disponibilité et la performance des flux de données à travers l'organisation.
Votre rôle consistera à automatiser l'ingestion, la transformation et la livraison des données à partir de diverses sources internes et externes. Vous serez également chargé de surveiller les performances des pipelines, de résoudre les problèmes techniques et d'optimiser les processus pour améliorer l'efficacité globale. Une bonne compréhension des architectures distribuées, des bases de données, des outils ETL/ELT et des plateformes cloud est essentielle pour réussir dans ce poste.
Le candidat idéal possède une solide expérience en ingénierie des données, maîtrise les langages de programmation tels que Python ou Scala, et a une connaissance approfondie des outils comme Apache Airflow, Spark, Kafka, ainsi que des services cloud tels qu'AWS, GCP ou Azure. Une attention particulière aux détails, un esprit analytique et une capacité à travailler dans un environnement agile sont également requis.
Ce poste offre une opportunité unique de contribuer à la stratégie de données de l'entreprise, d'innover dans la gestion des flux de données et de participer à des projets à fort impact. Si vous êtes passionné par les données, l'automatisation et les technologies de pointe, nous serions ravis de vous rencontrer.
Responsabilités
Text copied to clipboard!- Concevoir et développer des pipelines de données robustes et évolutifs
- Automatiser l'ingestion, la transformation et la livraison des données
- Collaborer avec les équipes de données et les parties prenantes métier
- Assurer la qualité, la sécurité et la fiabilité des flux de données
- Surveiller et optimiser les performances des pipelines
- Documenter les processus et les architectures de données
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques en ingénierie des données
- Participer à la planification et à l'architecture des projets de données
- Identifier et résoudre les problèmes techniques liés aux pipelines
- Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus
Exigences
Text copied to clipboard!- Diplôme en informatique, ingénierie ou domaine connexe
- Expérience avérée en ingénierie des données ou développement de pipelines
- Maîtrise de Python, Scala ou Java
- Connaissance des outils ETL/ELT comme Airflow, NiFi ou Talend
- Expérience avec des bases de données relationnelles et NoSQL
- Familiarité avec les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure)
- Compréhension des architectures distribuées et du traitement de données en temps réel
- Capacité à travailler en équipe dans un environnement agile
- Excellentes compétences en résolution de problèmes
- Bonnes compétences en communication écrite et orale
Questions potentielles d'entretien
Text copied to clipboard!- Quelle est votre expérience avec les outils de traitement de données comme Apache Spark ou Airflow ?
- Avez-vous déjà conçu des pipelines de données à grande échelle ?
- Comment assurez-vous la qualité et la fiabilité des données dans vos projets ?
- Quelle est votre expérience avec les services cloud pour la gestion des données ?
- Comment gérez-vous les erreurs ou les pannes dans un pipeline de données ?
- Pouvez-vous décrire un projet où vous avez automatisé un processus de données ?
- Quels langages de programmation utilisez-vous pour le développement de pipelines ?
- Comment collaborez-vous avec les analystes et les scientifiques des données ?
- Avez-vous déjà travaillé dans un environnement agile ?
- Comment restez-vous à jour avec les nouvelles technologies de données ?
