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Data Engineer – Construction et maintenance de pipelines de données (Spark, Airflow, dbt)

Employeur non precise · Casablanca

CDI Hybrid Mid 16,000 - 22,000 MAD/mois 🇫🇷 Français
Apache Spark Airflow dbt Python SQL Data Modeling ETL Cloud (AWS, Azure, GCP) Docker Kubernetes CI/CD Git Data Warehousing Monitoring (Grafana, Prometheus)

Description du poste

Nous recherchons un Data Engineer talentueux et motivé pour rejoindre notre équipe technique basée à Casablanca. Vous intégrerez une structure dynamique spécialisée dans le développement de solutions SaaS innovantes, où vous serez responsable de la conception, du déploiement et de l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. **Missions principales** - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch et streaming en utilisant Apache Spark, Airflow et dbt. - Collaborer étroitement avec les équipes produit, data science et business afin de comprendre les besoins en données et de traduire ces exigences en solutions techniques fiables. - Mettre en place des processus d’ingestion, de transformation et de chargement (ETL) automatisés, garantissant la qualité, la traçabilité et la conformité des données. - Optimiser les performances des jobs Spark (tuning, partitionnement, gestion de la mémoire) et assurer la scalabilité des workflows sous Airflow. - Développer et maintenir des modèles de données (schémas, tables dimensionnelles, data marts) adaptés aux analyses business. - Implémenter des bonnes pratiques de CI/CD pour les pipelines (Docker, Git, Jenkins/Argo) et assurer le déploiement continu dans des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP). - Surveiller, diagnostiquer et résoudre les incidents de production, en mettant en place des alertes et des tableaux de bord de suivi (Grafana, Prometheus). - Contribuer à la documentation technique et aux revues de code afin de garantir la qualité du code et le partage des connaissances au sein de l’équipe. **Profil recherché** - Diplôme Bac+3 minimum en informatique, ingénierie des systèmes d’information ou domaine équivalent. - Minimum 3 ans d’expérience professionnelle en ingénierie de données, idéalement dans un contexte SaaS ou produit digital. - Maîtrise avérée d’Apache Spark (Scala ou PySpark) et d’Airflow pour l’orchestration de workflows. - Expérience pratique avec dbt (data build tool) pour la transformation de données en mode SQL. - Solides compétences en SQL (PostgreSQL, Snowflake, Redshift) et en programmation Python. - Connaissance des concepts de modélisation de données (star schema, snowflake) et des bonnes pratiques de gouvernance des données. - Familiarité avec les environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et les outils d’infrastructure as code (Terraform, CloudFormation). - Capacité à travailler en équipe, à communiquer clairement en français et en arabe, et à gérer les priorités dans un contexte agile. - Esprit d’initiative, curiosité technologique et volonté d’apprendre continuellement. **Ce que nous offrons** - Un contrat CDI à temps plein, basé à Casablanca, avec la possibilité d’un mode de travail hybride (2 jours de télétravail par semaine). - Une fourchette salariale attractive de 16 000 à 22 000 MAD par mois, selon l’expérience et les compétences. - Une mutuelle d’entreprise couvrant les soins de santé de base. - Un budget formation continue pour soutenir votre évolution professionnelle (certifications, conférences, cours en ligne). - Des tickets restaurant pour vos pauses déjeuner. - Un environnement de travail stimulant, avec des équipes passionnées et des projets à fort impact business. Rejoignez-nous et participez à la construction d’une plateforme de données de pointe qui alimente les décisions stratégiques de nos clients. Vous contribuerez directement à la performance et à la compétitivité de nos produits SaaS, tout en développant vos compétences techniques dans un cadre collaboratif et innovant.

Questions fréquentes

Le salaire proposé pour ce poste est de 16-22k MAD par mois. Le détail figure dans l'annonce.
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Le contrat proposé est un CDI basé à Casablanca.

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Publie il y a 1 semaine

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