Offre d'emploi Data Engineer AWS, Docker, K8S, Terraform, Microservices, Python - Paris
Paris
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Le poste Data Engineer AWS, Docker, K8S, Terraform, Microservices, Python - Paris
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Nous recherchons, dans le cadre d'une mission chez l'un de nos clients, un(e) Data Engineer expérimenté(e) pour la conception, la construction et la gestion de l’infrastructure data.
Vos missions :
Conception architecturale : Définir et mettre en œuvre l'architecture de la plateforme de micro-services, en optimisant les performances et la scalabilité.
Développement : Développer des pipelines de traitement de données complexes, en utilisant des outils tels que Python, Spark et les services AWS (S3, EMR, Lambda, etc.).
Intégration : Intégrer les différents composants de l'infrastructure (bases de données, outils de visualisation, etc.).
Optimisation : Garantir la performance, la fiabilité et la sécurité de l'infrastructure.
Profil recherché :
Expérience : Au moins 6 ans d'expérience en tant que Data Engineer, avec une expertise reconnue dans les technologies Big Data et AWS.
Compétences techniques: Maîtrise approfondie de Python, Spark, SQL, AWS (S3, EMR, Lambda, Redshift, etc.), Kubernetes, Docker, et des outils de CI/CD.
Qualités: Curiosité, rigueur, autonomie, capacité à travailler en équipe et à prendre des initiatives.
Détails :
Durée : 12 mois
Télétravail possible
Démarrage ASAP
Profil recherché
Profil recherché :
Expérience : Au moins 6 ans d'expérience en tant que Data Engineer, avec une expertise reconnue dans les technologies Big Data et AWS.
Compétences techniques: Maîtrise approfondie de Python, Spark, SQL, AWS (S3, EMR, Lambda, Redshift, etc.), Kubernetes, Docker, et des outils de CI/CD.
Qualités: Curiosité, rigueur, autonomie, capacité à travailler en équipe et à prendre des initiatives.
Environnement de travail
Vos missions :
Conception architecturale : Définir et mettre en œuvre l'architecture de la plateforme de micro-services, en optimisant les performances et la scalabilité.
Développement : Développer des pipelines de traitement de données complexes, en utilisant des outils tels que Python, Spark et les services AWS (S3, EMR, Lambda, etc.).
Intégration : Intégrer les différents composants de l'infrastructure (bases de données, outils de visualisation, etc.).
Optimisation : Garantir la performance, la fiabilité et la sécurité de l'infrastructure.
Détails :
Durée : 12 mois
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