Data Ingénieur Analytics - Freelance

Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 600

Contexte de la mission

Dans le cadre de la maintenance et du passage à l'échelle de nos différents outils de datavisualisation et d'analytics, la mission vise à assurer la robustesse des chaînes de traitement de données, l'optimisation des performances et l'intégration de nouveaux cas d'usage analytiques.

• Bonne compréhension des architectures Data modernes (Data Lake, Data Mesh, Event-Driven Architecture).

• Maîtrise des principes de conception et d'industrialisation des flux de données batch et temps réel.

• Connaissance des architectures événementielles et des mécanismes de

publication/consommation d'événements (topics, messaging, streaming).

• Expérience des environnements Cloud AWS et des bonnes pratiques d'exploitation associées.

• Compréhension des enjeux de gouvernance, de qualité et de traçabilité des données.

• Capacité à concevoir des solutions robustes, résilientes et évolutives répondant aux besoins métiers

||Catégorie||Compétences Obligatoires||Compétences Souhaitées||

|*Big Data*|Spark (PySpark/Spark SQL), optimisation des jobs| Hadoop|

|*Streaming*|Kafka (producteur/consommateur, topics, partitions)|Kafka Connect|

|*Langages*|Python (Pandas, PySpark), SQL|Scala (option)|

|*Cloud*|AWS/GCP/Azure|Terraform, Cloud Storage (S3, GCS)|

|*Monitoring*|Datadog (métriques custom, API)|Prometheus, Grafana|

|*Outils Data*| |Airflow, Dataiku (intégration, recettes)|

|*DevOps*| |Kubernetes, Helm, Docker, CI/CD (GitLab CI, Jenkins)|

Objectifs et livrables

Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data sur AWS et des produits existants, tout en concevant et déployant des topics événementiels permettant la diffusion et la consommation de données en temps réel. La mission vise à renforcer la robustesse, la scalabilité et l'interopérabilité des plateformes de données afin de répondre aux nouveaux besoins métiers et analytiques.

Profil recherché

Compétences

Niveau de compétence

Python (Pandas, PySpark) Confirmé

Spark (PySpark/Spark SQL) Confirmé

Kafka (producteur/consommateur, topics, partitions) Confirmé

Connaissance des architectures événementielles et des mécanismes de publication/consommation d'événements (topics, messaging, streaming).

À propos de Collective.work

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