Flexera développe des logiciels de gestion et d’optimisation des actifs technologiques destinés aux organisations qui administrent des environnements informatiques complexes. Sa plateforme Flexera One offre une vue d’ensemble des actifs logiciels, SaaS, matériels et cloud, aidant les équipes à suivre les dépenses SaaS, à gérer les licences logicielles et à superviser le cycle de vie des actifs informatiques. Flexera relie également la gestion des actifs informatiques aux pratiques FinOps, afin que les équipes financières et technologiques puissent comprendre les coûts du cloud, mieux utiliser les ressources et traiter les risques de sécurité et de conformité réglementaire. Ses produits aident les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant leurs dépenses et leurs opérations technologiques.
Ingénieur data principal, lakehouse Databricks (Inde, hybride)
Pilotez les plateformes lakehouse Databricks et backend Python de Flexera. Contribuez aux produits SaaS d’entreprise dédiés à l’optimisation des coûts technologiques, à l’analytique et à l’IA/ML.
Description
- Piloter l’architecture et le développement de systèmes backend et d’API évolutifs et natifs du cloud.
- Développer et exploiter des services API en Python, tels que FastAPI, donnant accès aux fonctionnalités de la plateforme de données.
- Concevoir et optimiser les schémas, index, requêtes et migrations de schéma PostgreSQL.
- Définir l’orientation technique pour la fiabilité, l’évolutivité, les performances et la maîtrise des coûts des charges de travail intensives en données.
- Piloter des projets backend complexes, de la conception initiale au lancement en production et à l’exploitation continue.
- Maintenir les pipelines CI/CD avec GitHub Actions et Terraform, et déployer les changements en production.
- Diagnostiquer les problèmes touchant les API, les bases de données et les pipelines de données.
- Collaborer avec les équipes d’ingénierie des données, frontend, plateforme et SRE.
- Définir les normes d’ingénierie en matière de qualité du code, de tests, de CI/CD, d’observabilité et de pratiques opérationnelles.
- Conseiller les équipes sur les conceptions et mises en œuvre techniques.
- Accompagner des ingénieurs juniors et seniors.
- Appliquer les pratiques actuelles en matière de systèmes backend, de plateformes cloud et d’ingénierie des données à grande échelle.
- Guider la conception et les performances du lakehouse Databricks de Flexera pour l’analytique, l’IA/ML et le développement de produits.
Exigences
- Diplôme de licence ou de master en informatique ou en ingénierie, ou expérience pratique équivalente.
- Au moins 8 ans d’expérience en ingénierie backend.
- Expérience pratique du développement d’applications et de services Python, y compris d’API en production.
- Solides compétences en bases de données relationnelles, de préférence PostgreSQL, notamment en conception de schémas, développement et optimisation de requêtes complexes, outils de migration comme Flyway et analyse des performances des plans de requête.
- Expérience dans la conception, le développement, le déploiement et l’exploitation d’API REST avec FastAPI, Flask ou un framework équivalent.
- Expérience dans la création et la maintenance de l’automatisation des déploiements CI/CD avec GitHub Actions, Azure DevOps ou des outils similaires.
- Expérience de l’infrastructure en tant que code avec Terraform ou un outil comparable.
- Capacité à provisionner des ressources cloud de façon autonome.
- Expérience dans la création de plateformes de données ou d’analytique à grande échelle.
- Solide expérience de l’observabilité, de la supervision, du traçage distribué, du profilage des requêtes et du diagnostic des problèmes de latence.
- Expérience des exigences en matière de sécurité, de conformité et de SaaS d’entreprise.
- Expérience en FinOps, en optimisation des coûts cloud ou sur des plateformes SaaS d’entreprise.
- Expérience d’AWS, notamment ECS/Fargate, RDS, S3, IAM et Secrets Manager.
- Expérience dans la création de systèmes backend reposant sur l’IA, y compris de flux de travail basés sur des LLM ou des agents.
- Atout : expérience du mode Direct Lake de Power BI et de la modélisation sémantique pour l’analytique sur lakehouse.
- Atout : connaissance de Mosaic AI, des capacités d’IA générative de Databricks ou des implémentations de feature store.
- Atout : contributions à Spark open source, contenu destiné à la communauté Databricks ou certifications telles que Databricks Certified Data Engineer Professional.
Avantages
- Rémunération compétitive.
- Modalités de travail flexibles.
- Parcours d’évolution définis pour les responsables techniques seniors.
- Culture collaborative, inclusive et axée sur la technique.
- Égalité des chances en matière d’emploi.
- Aménagements du lieu de travail disponibles sur demande.