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Avec ses 54 000 collaborateurs, dont 88 % d’ingénieurs, Alten s’impose aujourd’hui comme un acteur international de référence et un leader sur son marché.\nAttaché au bien-être de ses collaborateurs, le groupe a été certifié Top Employer pour la 12ᵉ année consécutive. Cette reconnaissance repose sur un audit exigeant mené par le Top Employer Institute, évaluant plus de 600 pratiques RH, garantissant un environnement de travail de qualité pour tous.\nPourquoi nous rejoindre ?\nUn engagement RSE fort : nos équipes contribuent à des projets porteurs de sens, tournés vers un avenir durable. Alten est notamment engagé dans plusieurs initiatives environnementales telles que Planet Tech’Care, la Charte de l’ingénierie ou encore le Climate Ambition Accelerator.\nLe développement des compétences au cœur de notre stratégie : nous accompagnons chaque collaborateur dans sa montée en compétences tout au long de votre parcours carrière.\nUne culture d’entreprise dynamique : événements fédérateurs, actions solidaires, webinaires innovation, challenges variés… Faites l’expérience d’un environnement stimulant où vous pourrez partager vos talents et vos passions.\nContexte de la mission\nDans le cadre de projets data à forte valeur ajoutée pour nos clients, vous interviendrez en tant que Data Engineer pour concevoir, développer et optimiser des pipelines de données scalables sur AWS. Votre expertise en Python, JSON, Kafka et Apache Iceberg sera essentielle pour garantir la robustesse, la performance et l’évolutivité des solutions mises en place.\nVous serez amené à travailler sur des architectures data-driven, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (Data Scientists, DevOps, métiers), pour répondre aux enjeux de traitement en temps réel, de stockage optimisé et d’analytique avancée.\n Missions principales\n1. Conception et développement de pipelines de données\nConcevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT pour collecter, transformer et charger des données massives (batch et streaming).\nUtiliser Apache Kafka pour la gestion des flux de données en temps réel.\nImplémenter des solutions de stockage optimisé avec Apache Iceberg (tables ACID, time travel, partitionnement).\nAutomatiser les processus de traitement de données à grande échelle.\n2. Intégration et optimisation des données\nTravailler avec des formats de données JSON (parsing, validation, transformation).\nOptimiser les performances des pipelines (vitesse, scalabilité, fiabilité) sur AWS (Glue, Lambda, EMR, Kinesis).\nMettre en place des mécanismes de qualité des données (data validation, monitoring, alerting).\nIntégrer des sources de données hétérogènes (APIs, bases de données, fichiers).\n3. Collaboration et industrialisation\nCollaborer avec les équipes DevOps pour déployer et maintenir les solutions data en environnement cloud (AWS).\nParticiper à la mise en place de tests et de validations pour garantir la qualité des données.\nDocumenter les processus, les architectures et les bonnes pratiques.\nAssurer la sécurité des données (chiffrement, IAM, conformité RGPD).\n4. Veille technologique et innovation\nSuivre les avancées technologiques en Data Engineering (ex : évolutions d’Apache Iceberg, nouvelles fonctionnalités AWS).\nProposer des solutions innovantes pour améliorer les processus existants (ex : optimisation des coûts, réduction de la latence).\nParticiper à des ateliers ou formations pour monter en compétences.\nMissions internes (expertise & contribution)\nContribuer à la veille technologique et au benchmark des outils et méthodologies.\nParticiper à l’amélioration des méthodologies internes (ex : templates de pipelines, bonnes pratiques AWS).\nAccompagner et coacher des consultants juniors sur les technologies Python, Kafka, Iceberg.\nSoutenir les équipes commerciales en amont des réponses aux appels d’offres.\nProfil recherché\nFormation : Bac+5 en informatique, data science, mathématiques appliquées ou école d’ingénieur.\nExpérience : 6 ans minimum en Data Engineering, avec une expertise avérée sur : AWS (services data et serverless).\n Python (développement de pipelines, scripts d’automatisation).\n Apache Kafka (conception de topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect).\n Apache Iceberg (création et gestion de tables, optimisation des requêtes).\n JSON (manipulation avancée, schémas, validation).\n\nCompétences techniques :Maîtrise des formats de données (JSON, Parquet, Avro).\nExpérience en modélisation de données et en SQL avancé.\nConnaissance des bonnes pratiques DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform).\n\n Soft skills :Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.\nRigueur, curiosité et esprit d’innovation.\nBonne communication technique et pédagogique (en français et anglais courant).","description_format":"text","description_chars":4865,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"French","level":"All 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