Nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité d’un Lakehouse data.Vous interviendrez sur la conception et l’orchestration de pipelines, l’optimisation des traitements et l’évolution de l’architecture data dans un environnement moderne basé sur AWS.Vos missions :Conception & orchestrationConcevoir, développer et maintenir des pipelines Airflow pour l’ingestion et la transformation des donnéesMettre en place des frameworks et mécanismes d’automatisationGarantir la robustesse, la modularité et la résilience des workflowsTraitement & gestion des fluxDévelopper des composants pour le traitement de fichiers plats (CSV, JSON, Parquet…) et leur exposition via APIConsommer et transformer des flux Kafka avec SparkOptimiser la performance et le partitionnement des traitements sur de gros volumesCollaboration analytiqueCollaborer avec les Data Analysts pour concevoir des agrégats métiersCréer et maintenir des vues Athena utilisées dans TableauGarantir la cohérence, la fraîcheur et la traçabilité des donnéesÉvolution du LakehouseParticiper à la conception et à l’amélioration continue de l’architectureCréer et maintenir des tables de référentiel (clients, contacts, événements, interactions…)Implémenter ces référentiels avec Iceberg / HudiSupervision & DataOpsAssurer la supervision quotidienne des pipelinesMettre en place alerting et monitoringProduire et maintenir la documentation techniqueProfil candidat:Minimum 5 ans d’expérience en Data EngineeringExpérience significative en environnement AWSExpertise dans la mise en production et l’orchestration AirflowCompétences techniquesAirflow (indispensable)Spark (indispensable)SQL / Athena (maîtrise requise)AWS : S3, Athena, RedshiftKafkaPython appréciéIceberg et/ou HudiCI/CD & IaC : Git, GitLab CI, Terraform ou équivalentsSoft SkillsAutonomie, rigueur, sens du deliveryCapacité d’industrialisation et de structurationEsprit d’équipe et collaboration transverse