Smart Working
Smart Working
Smart Working est un service de recrutement qui aide les entreprises à constituer des équipes de développement logiciel avec des développeurs évalués venus du monde entier. Son processus de sélection comprend des évaluations techniques et des vérifications des antécédents, afin de mettre les entreprises en relation avec des développeurs expérimentés dans différents langages de programmation et frameworks. Smart Working accompagne le recrutement flexible et à distance pour des organisations dans des secteurs tels que le conseil, la santé et le marketing, en les aidant à accroître leur capacité de développement tout en maîtrisant leurs coûts de recrutement et de fonctionnement.

Ingénieur·e data Python senior chez Smart Working (à distance, Inde)

Concevez des pipelines de données, des API et des services backend en Python sur AWS. Assurez la fiabilité des systèmes de production avec Kubernetes, PostgreSQL et des bases de recherche et NoSQL.

Description

  • Créez et exploitez des pipelines de données fiables en Python sur AWS.
  • Développez et maintenez des services backend et des API avec Django et FastAPI.
  • Concevez des modèles de données et des requêtes, et améliorez les performances de PostgreSQL et des bases de recherche et NoSQL telles qu’OpenSearch, Elasticsearch et DynamoDB.
  • Déployez et exploitez des services Kubernetes en coordination avec l’ingénieur DevOps.
  • Prenez en charge les tâches attribuées, de la conception aux tests, à la revue, à la mise en production et à l’assistance en production.
  • Travaillez en autonomie tout en coordonnant l’infrastructure et les mises en production avec les équipes d’ingénierie et DevOps/SRE.
  • Préservez la qualité et l’exactitude des données grâce à des tests approfondis.
  • Appliquez les revues de code et les pratiques CI/CD tout en vous adaptant aux changements de priorités.
  • Repérez rapidement les problèmes, proposez des correctifs et remettez en question les choix techniques si nécessaire.
  • Privilégiez une exécution rigoureuse, la fiabilité et la stabilité en production.

Exigences

  • Au moins six ans d’expérience en ingénierie logicielle, dont cinq ans ou plus de développement professionnel en Python.
  • Cinq ans ou plus de création de systèmes backend en Python.
  • Au moins trois ans d’expérience en pipelines et ingénierie de données, notamment ETL/ELT et traitements par lots.
  • Expérience des outils d’orchestration tels qu’Airflow, Dagster, Prefect, AWS Glue ou Step Functions.
  • Trois ans ou plus d’utilisation d’AWS pour créer et maintenir des services backend cloud et des pipelines de données.
  • Une solide expérience de GCP ou Azure peut être évaluée au cas par cas.
  • Au moins trois ans avec des frameworks web Python, de préférence Django ou FastAPI ; Flask est également accepté.
  • Trois ans ou plus d’utilisation de PostgreSQL pour la modélisation des données, les requêtes et l’optimisation des performances.
  • Une expérience de MySQL ou SQL Server peut convenir si elle s’accompagne d’une solide expertise SQL dans d’autres contextes.
  • Au moins deux ans avec des bases de données de recherche ou non relationnelles, notamment Elasticsearch, OpenSearch ou DynamoDB.
  • MongoDB, Redis ou Cassandra sont des alternatives pertinentes.
  • Au moins deux ans de déploiement et d’exploitation de services sur Kubernetes.
  • Une expérience de Docker avec ECS ou EKS peut être considérée comme une alternative.
  • Capacité à mener de manière autonome les tâches techniques, de la conception à l’implémentation, aux tests, à la mise en production et à l’assistance en production.
  • Forte attention à l’exactitude des données, aux tests et à la fiabilité des systèmes en production.
  • Capacité à collaborer avec les équipes d’ingénierie et d’infrastructure, à proposer des solutions et à questionner les décisions lorsque cela est pertinent.
  • Capacité à suivre les pratiques d’ingénierie établies et à s’adapter aux changements de priorités.
  • Atout : une année ou plus d’utilisation d’Airflow ou d’un outil similaire d’orchestration de workflows.
  • Atout : une année ou plus avec des outils de streaming ou de traitement d’événements tels que Kafka, Kinesis ou SQS.
  • Atout : une année ou plus d’expérience en infrastructure as code et CI/CD, notamment Terraform et GitHub Actions.
  • Expérience préalable de la direction d’un projet technique ou de la responsabilité complète d’un pipeline de données ou d’un service backend.

Avantages

  • Poste à temps plein prévu pour le long terme.
  • Organisation privilégiant le travail à distance.
  • Une communauté qui soutient l’épanouissement et le bien-être.
  • Collaboration avec des équipes et des produits internationaux.
  • Accompagnement du développement personnel et professionnel.
  • Possibilité de collaboration continue à long terme, sous réserve de confirmation.

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