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American Express
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B2BFinanceServices bancaires
American Express est une entreprise mondiale de services financiers présente dans les secteurs bancaire, financier et des paiements B2B. Ses activités comprennent les cartes de crédit destinées aux particuliers, aux entreprises et aux sociétés; les services de paiement et aux commerçants; les comptes d’épargne, les certificats de dépôt et les prêts personnels; ainsi que des programmes de récompenses, des programmes de voyage, des solutions de paiement pour les entreprises, de l’éducation financière, des services de sécurité et une assistance aux titulaires de cartes et aux commerçants.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur·e senior en données

Pilotez la conception et l’optimisation de plateformes de données sécurisées et résilientes chez American Express. Le poste couvre l’architecture de bases de données, l’ingénierie cloud, le réglage des performances et le mentorat d’ingénieurs en données.

USÉtats-UnisAZArizona
123 000 $ – 215 250 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
ApacheAWSBigQueryCassandraCloudDockerDynamoDBETLGoogle Cloud PlatformITSMJavaKafkaKubernetesLinuxMongoDBMySQLNoSQLOraclePostgresPythonRedisScripts shellServiceNowSparkSQLSystèmes distribuésTerraform

Description

  • Accompagner les ingénieurs en données et promouvoir l’excellence technique, la collaboration et l’amélioration continue.
  • Collaborer avec les équipes produit, architecture et métier dans le cadre de livraisons agiles, en définissant des solutions de données évolutives et les priorités des sprints.
  • Évaluer les technologies émergentes de bases de données et faire progresser les services cloud, les capacités des bases de données modernes et les pratiques d’ingénierie.
  • Créer des modèles de données logiques et physiques évolutifs pour des plateformes d’entreprise sécurisées, résilientes et performantes.
  • Développer, exploiter et optimiser des systèmes de bases de données relationnelles, NoSQL, distribués et natifs du cloud.
  • Améliorer les performances des bases de données grâce au réglage de SQL et des plans de requête, à l’indexation, au partitionnement, à l’optimisation du stockage, à la planification de la capacité et à la gestion des charges de travail.
  • Concevoir et maintenir des architectures de bases de données hautement disponibles, notamment la réplication, les sauvegardes, la restauration et la reprise après sinistre.
  • Définir et faire respecter les normes d’architecture des données, de sécurité, de gouvernance, d’automatisation et d’exploitation.
  • Développer des solutions d’infrastructure en tant que code et des cadres d’automatisation pour les plateformes de bases de données.
  • Concevoir et améliorer des plateformes de mégadonnées grâce à la modélisation avancée, au partitionnement, à l’indexation et à la gestion distribuée des données.
  • Connecter les plateformes de données aux applications cloud, aux pipelines CI/CD, aux environnements conteneurisés et aux systèmes modernes d’ingénierie des données.
  • Aligner les plateformes de données sur les objectifs stratégiques et les feuilles de route technologiques, en partenariat avec les équipes produit, architecture, sécurité et métier.
  • Enquêter sur les incidents complexes en production et renforcer la fiabilité, l’observabilité, les performances et la résilience des bases de données.
  • Orienter les choix techniques au moyen d’évaluations technologiques, de normes d’ingénierie et d’efforts de modernisation.

Exigences

  • Diplôme de licence en informatique, génie informatique, systèmes d’information ou domaine technique connexe ; un master est souhaité, ou expérience professionnelle équivalente.
  • Au moins 8 ans d’expérience dans la conception, le développement, l’administration et l’optimisation de plateformes de bases de données d’entreprise à grande échelle (téraoctets/pétaoctets) et de solutions d’ingénierie des données.
  • Expertise d’Oracle, PostgreSQL et MySQL.
  • Solide expérience de MongoDB, Couchbase, Cassandra, Redis ou de plateformes NoSQL distribuées comparables.
  • Expérience de YugabyteDB, Cassandra ou de technologies SQL ou NoSQL distribuées comparables.
  • Expérience des bases de données en mémoire, telles que SingleStore, Redis ou Apache Ignite.
  • Expérience approfondie des services de bases de données cloud et du DBaaS/SaaS sur AWS et GCP, notamment Amazon RDS, Aurora, DynamoDB, Cloud SQL, BigQuery, Bigtable, MongoDB Atlas, Couchbase et Yugabyte.
  • Expertise du réglage des performances des bases de données, de l’optimisation SQL, de l’analyse des plans d’exécution, de l’indexation, du partitionnement, des statistiques de l’optimiseur, de la concurrence, des verrouillages, de la gestion de la mémoire, de la réplication, de l’optimisation du stockage et de la planification de la capacité.
  • Expérience de création de modèles de données logiques et physiques avec ER/Studio, ERwin ou des outils équivalents.
  • Expérience d’OLTP, d’OLAP, d’entrepôts de données, de magasins de données et de plateformes de mégadonnées.
  • Expérience de la création de solutions évolutives d’ETL/ELT, d’intégration des données et de traitement distribué avec Apache Spark et Kafka.
  • Solides compétences en Python et SQL ; Java ou un autre langage orienté objet constitue un atout.
  • Expérience de Terraform, Docker, Kubernetes, Git, Linux, des scripts shell et des pratiques CI/CD.
  • Expérience de ServiceNow, Jira ou d’outils similaires de gestion des services informatiques et de gestion de projet.
  • Expérience des méthodes agiles, notamment Scrum, Kanban et le développement piloté par les tests.
  • Connaissance approfondie des architectures de bases de données relationnelles, NoSQL, distribuées et natives du cloud ; moteurs de stockage, indexation, optimisation des requêtes, réplication, chiffrement, sauvegarde et restauration, haute disponibilité, reprise après sinistre et sécurité des bases de données.
  • Solide connaissance des systèmes distribués, des architectures multiniveaux, des algorithmes de consensus et de la conception de plateformes de données évolutives.
  • Connaissance des écosystèmes de mégadonnées, des lacs de données et des technologies modernes de stockage des données.
  • Compréhension de XML, JSON, de la conception de schémas, de la gestion des métadonnées et des bases de données open source.
  • Connaissance de SAN, NAS, de l’infrastructure hyperconvergée et du stockage natif du cloud.
  • Connaissances pratiques de l’IA et de l’IA générative, notamment l’intégration de LLM, les bases de données vectorielles, le RAG, le développement assisté par l’IA et les flux de travail d’ingénierie des données utilisant l’IA.
  • Solide compréhension de l’observabilité, de la surveillance, des principes SRE et des opérations de production.
  • Capacité avérée à diagnostiquer et à résoudre des problèmes complexes en production touchant les bases de données, les environnements cloud et les systèmes distribués.
  • Expérience du mentorat d’ingénieurs et de l’influence sur les décisions d’architecture.
  • Un parrainage de visa peut être proposé selon les besoins de l’entreprise, le poste, le coût et la législation applicable.

Avantages

  • Prime annuelle
  • Avantages

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