La Prestation s?effectuera au sein de l?équipe IS Data Factory d?une vingtaine de personnes composée de : Data Engineer, travaillant majoritaire à l?alimentation du Datawarehouse d?entreprise Data Architect travaillant sur les évolutions de la gestion des données au sein de l?entreprise. Les données sont principalement gérées au sein - D?un datawarehouse d?entreprise organisé autour de plusieurs instances de base de données ORACLE - D?un Datalake s?appuyant sur l?offre cloudera on premise L?équipe est en charge des évolutions, du support et de la maintenance du datawarehouse. Dans ce contexte, la prestation consiste à intervenir sur le POC (Proof of concept) en étroite collaboration avec l?administrateur du Data Lakehouse et à mettre en ?uvre et valider l?infrastructure de plateforme de données. Dans ce cadre, le Prestataire contribuera et aura la responsabilité de : ? POC Developpement : o Conception et développement du POC pour notre Data Lakehouse ouvert en utilisant les dernières technologies (Cloudera, NoSQL, NiFi, Apache Iceberg, DBT, Superset, etc.) pour répondre aux exigences de l?entreprise, ? L?intégration des données : o Mise en ?uvre des pipelines d?ingestion et d?intégration de données à partir de diverses sources tout en s?assurant la qualité et la cohérence des données. ? Du processus ETL/ELT: o Développement et optimisation des processus ETL/ELT pour soutenir les besoins de data warehousing et d?analyse. ? L?optimisation de la performance: o Analyse et optimisation de la performance des flux de données et des requêtes. ? La collaboration : o Travail en étroite collaboration avec l?administrateur du Data Lakehouse pour assurer l?intégration et la fonctionnalité de l?infrastructure du Data Lakehouse. ? La documentation : o Création et maintenance de documents techniques sur les pipelines de données, o l?architecture o les flux de travail. ? L?innovation: o Rester à jour avec les technologies émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer continuellement la plateforme de données. Profil candidat: 1.1. Compétences requises ? Environnement anglophone qui nécessite la maitrise de l?anglais à l?oral et à l?écrit ? Expérience prouvée en ingénierie des données, avec un focus sur la conception et la construction de pipelines de données, ? Expertise solide avec les outils et processus ETL/ELT, ? Maîtrise des technologies big data telles que Hadoop, Spark et Hive, ? Compréhension des architectures Data Lakehouse ouvertes, spécifiquement Apache Iceberg ou Delta Lake. ? Compétences de programmation avec la maîtrise des langages de programmation tels que Python, SQL et Java/Scala. ? Outils d?intégration de données avec expérience des outils d?intégration de données comme Apache NiFi, ou Kafka ? Modélisation des données avec une compréhension solide des modélisations et de l?entreposage des données. ? Optimisation de la performance avec l?expérience en optimisation et en amélioration de la performance des pipelines de données et des requêtes. ? Excellentes compétences de collaboration pour travailler efficacement avec des équipes croisées, y compris des ingénieurs de données, des scientifiques des données et des administrateurs système.