Nous recherchons un(e) Senior Software Engineer - Data Platform expérimenté(e) dans la conception d’applications fortement orientées data pour rejoindre notre Data Team. Tu conçois et développes notre infrastructure data, incluant notre Data Warehouse ainsi que nos pipelines de données développés en interne. En t’appuyant sur une stack technologique robuste composée de Kotlin, Kafka, SQL, Snowflake, Microsoft Azure et git, tu conçois des solutions data scalables et performantes répondant aux besoins de nos clients internes et externes. Tes missions · Développer et maintenir des processus ETL en utilisant Kotlin, Kafka et SQL, en garantissant la qualité, l’exhaustivité et la fraîcheur des données. · Être un point de contact principal pour les clients, comprendre leurs besoins data et collaborer étroitement avec eux pour concevoir et déployer des solutions adaptées. · Concevoir et développer les contrats de données utilisés dans Kafka et dans notre data warehouse (Snowflake), afin d’exposer la bonne donnée aux bons clients (internes et externes), tout en garantissant performance, fiabilité et scalabilité. · Collaborer étroitement avec des équipes transverses et les clients pour comprendre les besoins métiers, identifier les sources de données et concevoir des modèles et schémas de données adaptés aux usages analytiques et de reporting. · Utiliser les services Microsoft Azure pour l’infrastructure cloud, le stockage et le traitement des données, en assurant scalabilité, fiabilité et optimisation des coûts. · Exploiter Databricks pour les travaux de data engineering (ingestion, traitement, analytics) en tirant parti des capacités de calcul distribué pour gérer de grands volumes de données. · Mettre en place et appliquer les bonnes pratiques de gestion de versions et de collaboration avec git, afin de garantir la qualité, la traçabilité et la reproductibilité des workflows data. · Apporter un leadership technique et accompagner les profils plus juniors de l’équipe data engineering, en les guidant sur les bonnes pratiques, les principes d’architecture et la relation client. · Assurer une veille active sur les tendances, bonnes pratiques et technologies émergentes en data engineering et analytics, et promouvoir leur adoption lorsque pertinent.
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