Descriptif du poste:\n\nChez SNCF Connect & Tech Services, nous concevons les services numériques qui accompagnent chaque jour des millions de voyageurs dans la préparation et la réalisation de leurs déplacements.\nAu sein de la Data Fabric, nous construisons et faisons évoluer les fondations Data de l'entreprise afin de permettre la collecte, la gouvernance, la transformation et la valorisation des données à grande échelle.\n\nVOTRE MISSION\n\nEn tant que Data Engineer, vous contribuerez à la conception, au développement et à l'exploitation des produits Data pour SNCF Connect.\nVous participerez activement à la construction de solutions Data robustes, performantes et industrialisées tout en développant votre expertise technique.\n \nVous collaborerez quotidiennement avec des Data Engineers, Analytics Engineers, Data Ops et les équipes Produit afin de développer des solutions fiables et créatrices de valeur.\n \n\nDéveloppement de pipelines de données\n* Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données.\n* Participer à l'ingestion et à la transformation de données issues de multiples sources.\n* Développer des traitements batch et streaming.\n* Mettre en œuvre les transformations au sein de notre architecture Lakehouse.\n* Contribuer à l'organisation des données selon le modèle Médaillon (Bronze, Silver, Gold).\n\nIndustrialisation et exploitation\n* Déployer et maintenir les traitements dans un environnement cloud AWS.\n* Participer à l'orchestration des workflows avec Airflow.\n* Contribuer à la supervision et à l'amélioration de la fiabilité des traitements.\n* Participer à la résolution des incidents de production et à l'amélioration continue de nos plateformes.\n\nQualité et bonnes pratiques\n* Mettre en place des tests automatisés.\n* Participer aux revues de code.\n* Produire une documentation claire et maintenable.\n* Appliquer les standards d'ingénierie et de qualité de la Data Fabric.\n\nCollaboration et produit\n* Travailler en étroite collaboration avec les Analytics Engineers, Product Owners Data, Data Ops et les autres équipes de la Data Fabric.\n* Comprendre les besoins métiers et contribuer à leur traduction en solutions techniques.\n* Participer aux cérémonies Agile et à la vie de l'équipe.\n\nNotre stack technique\n* Traitement et transformation : Python, SQL, Spark, DBT\n* Data Platform : Iceberg, Parquet, Architecture Lakehouse, Modèle Médaillon\n* Cloud & Infrastructure : AWS (S3, Glue, Athena, EMR...), Airflow, GitLab CI/CD\n* Industrialisation : Git, Docker, Terraform\n* Méthodologies : Agile, Scrum, DevOps, Documentation technique\n\nProfil recherché:\n\nVOTRE PROFIL \nVous êtes issu (e) d'une formation supérieure (Bac+5) en système d'information ou data avec idéalement une spécialisation en Big Data et IA.\nUne première expérience concrète en Data Engineering appliquée au secteur du transport de voyageurs ou des mobilités numériques est recherchée. La connaissance des données, référentiels, processus métier et contraintes opérationnelles propres à cet écosystème est nécessaire pour contribuer rapidement aux produits Data concernés.\nVotre parcours (académique et/ou professionnel) vous a permis de contribuer à la conception, au développement et à l'exploitation de pipelines de données dans un environnement cloud.\n \nCompétences attendues\n* Bonne maîtrise de Python et SQL.\n* Expérience dans le développement de pipelines de données.\n* Expérience avec des architectures Lakehouse et le modèle Médaillon.\n* Expérience avec Spark pour la transformation de données.\n* Expérience avec DBT pour la modélisation et la transformation de données.\n* Utilisation d'Airflow ou d'un orchestrateur équivalent.\n* Expérience avec les services AWS utilisés dans les plateformes Data (S3, Glue, Athena, EMR...).\n* Maîtrise de Git et des workflows GitLab (Merge Requests, CI/CD).\n* Sensibilité aux tests, à la qualité logicielle et à la documentation.\n* Expérience en Infrastructure as Code (Terraform).\n* Connaissance d'administration et d'exploitation cloud.\n* Bonne connaissance des méthodologies de travail agile\n \nCompétences appréciées\n* Connaissances Docker et Kubernetes.\n* Sensibilité aux sujets d'observabilité, de sécurité ou de FinOps.\n* Intérêt pour les bonnes pratiques de Software Engineering et de Data Engineering.\n* Curiosité technique, autonomie et envie d'apprendre dans un environnement exigeant et collaboratif.