Développeur Big Data/ DATAOPS

Informatique

Bases de Données

• SQL, PL/pgSQL, MongoDB, Neo4j, DuckDB
• Modélisation, optimisation, bases orientées graphe

Data Visualisation & BI

• Power BI, Looker Studio, Grafana, QlikSense
• Création de dashboards, analyse de données

Data Engineering & DataOps

• Pipelines de données (ingestion, transformation), traitement de flux (logs, métriques), Talend
• Observabilité, monitoring, alerting, Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics, Netdata, Elasticsearch, Kibana

Architecture Data & Cloud

• Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, architecture streaming (Kappa-like)
• AWS Glue, Athena, S3

Machine Learning

• Supervised & Unsupervised Learning, NLP TFIDF, Reinforcement Learning

Langages & Outils

• Python, Java, JavaScript, PHP
• GitHub, PostgreSQL, Docker

Méthodologies

• Agile (Scrum, SAFe)
• Développement itératif

Compétences

• Amélioration continue d’une architecture orientée streaming Kappa-like ( optimisation des performances, de la latence et de la consommation des ressources)
• Mise en place d’une chaine complète d’observabilité (Prometheus, VictoriaMetrics,Grafana, Netdata) : collecte, stockage time series, dashboards temps réel et alerting
• Conception et exécution de tests de charge et benchmarks Elasticsearch EsRally) : ingestion, tuning, analyse des limites et recommandations de sizing
• Déploiement et exploitation d’une base NoSQL Elasticsearch pour l’analyse de logs et la visualisation via Kibana
• Traitement et analyse de données temporelles issues de systèmes de monitoring
• Méthode agile, gestion de projet, dossier de conception, techniques standardisation, normalisation de données

=> Compétences transverses adaptées à divers secteurs

Expérience

• 4 ans d’expérience