POSTE : Data Engineer - Imagerie Spatiale H/F DESCRIPTION : En tant que Data Engineer, vous serez responsable de la conception, de la mise en oeuvre et de la maintenance des infrastructures de données, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité. Vous évoluerez dans un domaine à imagerie spatiale Vos principales missions : - Concevoir, développer et optimiser les pipelines de données pour intégrer des sources variées (structurées et non structurées). - Mettre en place et gérer des architectures de traitement des données (en batch ou en temps réel). - Travailler sur le stockage, la transformation et la gouvernance des données en garantissant leur qualité et leur sécurité. - Collaborer étroitement avec les Data Scientists et Analysts pour répondre à leurs besoins en matière de données. - Implémenter et maintenir des solutions de gestion de bases de données (SQL et NoSQL). - Déployer et monitorer des solutions Big Data sur des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP, etc.). - Assurer une veille technologique pour intégrer les meilleures pratiques et outils du domaine. ET MAINTENANT ? Si vous êtes toujours là, c'est que notre projet vous parle. Au-delà de tout ce que nous pouvons vous dire dans cette annonce : - Regardez les profils de nos Managers & Consultants sur LinkedIn (évolutions, réalisations, valeurs) - Demandez des avis sur nous - Et postulez à cette annonce ! Les avantages : - CE - Mutuelle - Carte restaurant Swile - Primes vacances & participation - Primes de cooptation attractives PROFIL : - Excellente maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données (Python, Scala, Java, etc.). - Connaissance sur le traitement de gros volumes de données (imagerie spatiale) - Expérience avec des outils et frameworks Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, etc.). - Bonne connaissance des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra, etc.). - Familiarité avec les environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et leurs services dédiés à la data (Redshift, BigQuery, etc.). - Maîtrise des concepts d'ETL/ELT et des plateformes associées (Talend, Airflow, etc.). - Compréhension des enjeux de sécurité et de gouvernance des données. - Notions de CI/CD et des outils DEVOPS (Docker, Kubernetes, Terraform). - Diplôme en Informatique, Data Engineering ou domaine équivalent (Bac +5).