Entrepreneurship in the territories: is it the right time?
Penser, développer et maintenir la Data Stack HelloAsso.
Au sein du Pôle Data, dans une équipe agile composée d'un Data Engineer et d'un Data Product Manager, vous serez en charge de la co-conception et du développement de pipelines permettant de fournir des capacités d'analyses apportant de la valeur ajoutée à nos données.
L’équipe travaille en étroite collaboration avec les Data Analyst et Data Scientist du Pôle Data.
Vos missions seront réparties sur 3 grands axes :
Maintenir une architecture Data robuste et fiable
Maintenir la cohérence des différents composants de la Datastack afin qu'elle reste sécurisée, fiable et scalable.
Garantir les processus de surveillance, de fiabilité et de disponibilité de la Datastack.
Identifier les perspectives d'évolutions technologiques.
Collecter, transformer et exposer les données
Participer aux discoveries pour comprendre les besoins de nos utilisateurs.
Participer aux refinements pour concevoir et modéliser les meilleures solutions;
Développer des pipelines de données en utilisant notre stack technique : PySpark, Parquet, DeltaLake, Airflow,...
Avec Airflow, orchestrer les pipelines avec le niveau d'observabilité et d'alerte attendu
Assurer la disponibilité et la qualité des données, notamment dans les Gold Table, en implémentant les mécanismes de contrôle qualité des données avec un focus particulier sur les données sensibles telles que celles soumises au RGPD.
Vie d'équipe et Veille technologique
Lors du sprint planning, s'assigner des tickets Jira et s'engager avec l'équipe sur les objectifs de sprint;
Analyser et traiter les tickets de maintenance corrective en adéquation avec leur priorité.
Participer aux instances de l'équipe et du pôles qui catalysent l'efficience et l'amélioration continue (daily, rétro, synchros pôle data,..)
Faire de la veille technologique et appliquer les bonnes pratiques sur les problématiques de sécurité, de performance, et de qualité du code
Environnement technique de la Datastack
Streaming de données : Eventgrid
Customer Data Platform : Segment
Bases de données : SQLServer, PostgresQL
Collecte et transformation : Spark, Azure Synapse
Format de stockage : Parquet, Deltalake (stockage sur Azure Data Lake Storage)
Orchestrateur : Airflow, Azure Synapse
Observabilité: Datadog, Grafana
Gestionnaire de versions : Git
Infrastructure : Microsoft Azure
