Python & Data Engineering H/F

Profil: Ingénieurie Data expérimenté pour concepion, construction et maintenance d' une infrastructure de données robuste et performance dans un environnement entièrement on-premise. Étroite collaboration avec les équipes Data pour garantir des pipelines fiables et de haute qualité sur notre infrastructure autogérée.

Profil recherché :

Expérience Python - indispensable
- Expert Python en contexte professionnel et en production
- Maîtrise des paradigmes avancés : décorateurs, générateurs, context managers, métaclasses, typage statique avec mypy
- Conception de packages Python structurés et réutilisables, gestion de dépendances
- Écriture de tests robustes : pytest, mocking, fixtures, tests paramétrés, couverture de code
- Développement de clients Kafka en Python (confluent-kafka, kafka-python) : producteurs, consommateurs, gestion des offsets et des erreurs
- Expérience avec les clients Elasticsearch en Python (elasticsearch-py) pour l'indexation et la recherche
- Développement d'opérateurs et de hooks Airflow custom en Python
- Manipulation de données avec pandas et PyArrow pour les formats colonnaires (Parquet, ORC)
- Maîtrise des outils de qualité de code : black, ruff, pylint, pre-commit
- Bonne connaissance de la programmation asynchrone (asyncio, aiohttp) pour les pipelines I/O-bound
- Maitrise kubernetes et CI/CD (gitops, etc )

Stack data - indispensable
- Expérience avancée d'Apache Flink pour le traitement de flux en temps réel
- Exploitation d'Apache Kafka en production (brokers, topics, groupes de consommateurs, réplication, rétention)
- Maîtrise de la stack ELK - administration Elasticsearch, pipelines Logstash, dashboards Kibana, alerting
- Solides compétences modélisation de données
- Aisance dans un environnement entièrement on-premise et autogéré
- Bonnes bases en administration Linux, réseau et stockage

Apprécié
- Expérience avec dbt pour la transformation de données
- Connaissance des formats lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg) sur HDFS/MinIO
- Familiarité avec les agents Beats (Filebeat, Metricbeat)
- Expérience avec Ansible ou Terraform
- Expérience avec Dynatrace ou Prometheus pour le monitoring

- Conception et construction des pipelines de données scalables pour le traitement batch et temps réel
- Dévelopement et maintenance des workflows avec Apache Airflow (orchestration) et Apache Flink (traitement de flux)
- Mise en place et opération des clusters Apache Kafka pour le streaming d'événements à haut débit
- Déployement et administration la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour l'ingestion de logs, l'indexation, la recherche et l'observabilité
- Écriture du code Python propre, efficacité et test pour la logique ETL/ELT et les outils internes
- Garantie de la qualité des données, la fiabilité des pipelines et la résilience de l'infrastructure
- Collaboration avec les équipes DevOps sur la planification de capacité et les opérations cluster
- Accompagnement et augmentation en compétences des ingénieurs moins expérimentés