Rejoignez une grande organisation du secteur aéronautique pour piloter l'évolution de son infrastructure data et intelligence analytique. Vous travaillerez sur des projets critiques combinant cloud computing (Google Cloud Platform), traitement de flux de données en temps réel et visualisation décisionnelle, dans un environnement technique exigeant et innovant.
Vous intégrerez une équipe data mature et bienveillante, responsable de la gestion et de l'exploitation d'une plateforme décisionnelle complexe. Celle-ci assure le suivi en temps réel des opérations aériennes (vols, maintenance, stationnement, réserves) et consolide les données enrichies relatives aux aéronefs via une plateforme unifiée « Aircraft 360 ». Cette dernière agrège l'identité des aéronefs, les données d'activité, les historiques de maintenance et les signalements de défauts cabine, alimentant des tableaux de bord stratégiques utilisés par les métiers (Centre de Contrôle Opérationnel, opérations sol, trafic, maintenance, finance).
En tant que Data Engineer, vous serez responsable du design, du développement et de la maintenance des pipelines de données, de l'intégration de sources hétérogènes, et de la transformation de données brutes en actifs analytiques robustes et performants. Vous maîtriserez un spectre large de technologies (Java, Kafka, SQL, Hadoop, Terraform, Git) et adopterez une posture d'apprentissage continu, associée à une compréhension progressive des métiers supportés.
La mission est une opportunité de croissance technique majeure : vous contribuerez à la modernisation d'une architecture data d'envergure, travaillerez avec des technologies cloud-native, et interagirez étroitement avec des experts métier et des équipes transversales pour traduire les besoins opérationnels en solutions techniques scalables.
Responsabilités :
- Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes et performants sur Google Cloud Platform (Dataflow, BigQuery, Pub/Sub)
- Administrer et optimiser les architectures Kafka pour le traitement de flux de données en temps réel
- Développer des composants backend en Java, respectant les bonnes pratiques d'architecture et les patterns enterprise
- Écrire du code SQL complexe pour la transformation, l'agrégation et la consolidation de données volumétriques
- Gérer l'infrastructure as code via Terraform et maintenir les versions via Git
- Collaborer avec les analystes métier pour comprendre les exigences fonctionnelles (CCO, Ground Operations, Traffic, Maintenance, Finance) et traduire les besoins en architecture technique
- Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des données produites
- Participer aux évolutions de la plateforme Aircraft 360 et des tableaux de bord Power BI associés
- Documenter les solutions techniques et les processus via outils collaboratifs (Confluence, Jira)
- Collaborer en mode agile/Scrum avec les équipes BI-BigData
Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Toulouse (préférentiellement) ou Paris
Profil recherché
Indispensables :
- Java niveau 3 (Expérimenté) : capacité à concevoir et développer des composants backend complexes, maîtrise des patterns Java Enterprise, connaissance de REST, Hibernate/JPA fortement appréciée
- Kafka niveau 3 (Expérimenté) : expertise avérée dans l'architecture de systèmes de streaming, configuration de clusters, gestion des partitions et des consumer groups, optimisation des performances
- Google Cloud Platform niveau 3 (Expérimenté) : connaissance approfondie des services GCP (Dataflow, BigQuery, Pub/Sub, Cloud Storage), capacité à concevoir des architectures cloud-native, optimisation des coûts et performances
- SQL niveau 3 (Expérimenté) : maîtrise avancée des requêtes complexes, optimisation des performances, window functions, agrégations multi-niveaux, conception de modèles de données relationnels et dimensionnels
- Terraform niveau 3 (Expérimenté) : pratique confirmée d'infrastructure as code, gestion d'états, modules réutilisables, intégration dans des pipelines CI/CD
- GIT niveau 3 (Expérimenté) : workflows collaboratifs maîtrisés, gestion des branches, résolution de conflits, bonnes pratiques de versionning
- MongoDB niveau 3 (Expérimenté) : conception de schémas NoSQL, requêtes optimisées, indexation, opérations bulk
- Autonomie niveau 2 (Très bon) : capacité à conduire un projet avec peu de supervision, identifier et résoudre les obstacles, proposer des solutions innovantes
- Rigueur et Communication niveau 2 (Très bon) : capacité à documenter le code et les architectures, communication claire avec les métiers, respect des standards de qualité
- Capacité d'adaptation niveau 2 (Très bon) : apprentissage rapide de nouveaux outils et contextes métier, flexibilité face aux évolutions
- Français niveau C2 (Courant) : maîtrise complète pour interactions avec équipes et métiers
- Anglais niveau B1 (Intermédiaire) : compréhension suffisante de documentations techniques et communications internationales