Description de la mission
Vous serez le moteur technique de notre équipe Data Management — en concevant et en construisant l'infrastructure qui rend les règles de gouvernance opérationnelles à grande échelle sur Databricks. De l'automatisation de la rétention des données aux pipelines DSAR, en passant par l'application du contrôle d'accès et l'architecture d'analytique en libre-service, vous serez responsable de l'ensemble de la stack technique garantissant des données de véhicules connectés conformes, accessibles et maîtrisées.
CE QUE VOUS ALLEZ CONSTRUIRE :
Des mécanismes automatisés d'application de la rétention et du cycle de vie des données sur Databricks — jobs de suppression sur tables Delta, pipelines d'archivage et processus auditables
Une architecture de contrôle d'accès RBAC/ABAC via Unity Catalog et Immuta — provisioning automatisé des droits, gestion des habilitations et cycle de vie des accès
Des pipelines d'automatisation DSAR — extraction, filtrage, anonymisation et portabilité des données personnelles à grande échelle
L'intégration des métadonnées entre Databricks (Unity Catalog) et le catalogue de données d'entreprise (Collibra ou équivalent)
Les bonnes pratiques et standards de data engineering à l'échelle de l'écosystème data AIDA
e n'est pas un poste de maintenance — c'est un poste de construction. Vous concevrez et piloterez les fondations techniques d'une fonction de gouvernance opérant à l'échelle de l'un des plus grands groupes automobiles mondiaux. Un rôle avec un fort niveau de responsabilité, de complexité et d'impact. Et vous évoluerez au sein d'une petite équipe de profils seniors, où votre contribution sera visible dès le premier jour.
Profil recherché
7 à 10 ans d'expérience en data engineering ou en architecture data
Expertise approfondie et opérationnelle de Databricks — Unity Catalog, Delta Lake, Spark, Databricks Workflows et gestion des jobs
Bonne maîtrise d'AWS et de Terraform
Expérience en contrôle d'accès aux données — RBAC/ABAC, Immuta ou outils équivalents de gestion des politiques
Expérience avérée dans la mise en place de mécanismes de rétention, suppression ou gestion du cycle de vie des données à grande échelle
Solides connaissances des architectures de pipelines batch et streaming — Kafka, Delta Live Tables ou équivalent
Connaissance des exigences techniques de conformité au RGPD et au Data Act
Capacité à concevoir des systèmes complexes et à les expliquer clairement à des interlocuteurs non techniques
