Vous contribuerez directement à la mise en place de fondations data robustes : -Définition et implémentation de solutions distribuées pour le traitement de données (temps réel et différé) -Mise en place d'environnements conteneurisés pour l'exécution de workloads data -Structuration d'architectures évolutives adaptées à des volumes importants Fiabilisation & passage à l'échelle Vous serez impliqué dans l'optimisation continue des systèmes : -Industrialisation des déploiements et standardisation des environnements -Automatisation des processus techniques (provisionnement, déploiement, monitoring) -Amélioration de la résilience, des performances et du suivi des plateformes Au-delà de la technique, vous jouez un rôle clé dans la diffusion des bonnes pratiques : -Accompagnement des équipes dans la montée en compétence sur les sujets plateforme -Contribution aux décisions structurantes liées aux choix technologiques -Partage d'expertise via des échanges techniques, retours d'expérience ou expérimentations Stack & écosystème -Environnement cloud public -Orchestration via Kubernetes -Outils de traitement de données distribués (batch & streaming) -Frameworks d'industrialisation (CI/CD, Infrastructure as Code) -Solutions de monitoring et d'observabilité Ce que vous trouverez -Un cadre de travail favorisant l'autonomie et l'initiative -Du temps dédié à l'apprentissage et à l'exploration technique -Une organisation flexible permettant d'équilibrer projets et développement personnel -Une culture centrée sur la coopération et la responsabilité -Expérience avancée en engineering data et plateformes cloud ((batch et streaming) sur GCP) -Maîtrise des environnements conteneurisés en production (Kubernetes) -Bonne compréhension des architectures distribuées (Hadoop, Kafka / DataOps, CI/CD, Infrastructure as Code) -Capacité à prendre du recul sur les choix techniques -Goût pour les environnements collaboratifs et transverses