Mission principale Assurer la conception, l?industrialisation et l?exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d?un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d?un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l?ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l?ingestion jusqu?au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d?ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d?exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback. Profil candidat: Compétences techniques recherchées Data Engineering Python, SQL, Scala Spark, Kafka, Airflow, DBT Bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, MongoDB?) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins?) IaC : Terraform, Ansible Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Datadog Cloud AWS, Azure ou GCP (services data + compute + réseau) Gestion des environnements hybrides ou multi?cloud Soft skills Forte capacité d?analyse Culture de l?automatisation et de la qualité Communication claire et pédagogique Esprit d?équipe et sens du service