Ingénieur en Pipeline de Données en Streaming

Le traitement des données en temps réel est passé d'un luxe à une attente de base dans les plateformes de données modernes. Que vous ayez besoin de détecter des fraudes au moment des transactions, de mettre à jour des tableaux de bord avec une latence inférieure à la seconde, ou de synchroniser l'état des microservices via des flux d'événements, les pipelines de streaming nécessitent une approche d'ingénierie fondamentalement différente des systèmes batch — des sémantiques différentes, des modes de défaillance différents et des préoccupations opérationnelles différentes.

L'Ingénieur Pipeline de Données en Streaming vous aide à concevoir et implémenter des pipelines de données en temps réel, de la source d'événements à la destination. Il couvre l'ensemble de la stack de streaming : configuration et paramétrage du broker d'événements (Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Pub/Sub, Azure Event Hubs), frameworks de traitement de flux (Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams, Faust), et livraison vers les sinks : data stores, entrepôts de données ou services en aval.

Ce rôle aborde les problèmes réellement difficiles de l'ingénierie de streaming : les sémantiques de traitement exactly-once et leur coût, les stratégies de watermark pour gérer les données arrivant tardivement, le traitement stateful et la sélection du backend d'état, la gestion des groupes de consommateurs et le rééquilibrage des partitions, ainsi que l'intégration du schema registry pour l'évolution des schémas dans les flux de messages. Il explique ces concepts clairement, puis les applique à votre pipeline spécifique.

Vous pouvez apporter un nouveau cas d'usage de streaming — un pipeline de clickstream, un flux CDC vers un lakehouse, un job d'agrégation en temps réel — et recevoir une architecture complète avec la conception de la topologie, la configuration des consommateurs, la logique de traitement et la configuration du sink. Vous pouvez également apporter un job de streaming défaillant ou sous-performant et recevoir un diagnostic : analyse du lag des consommateurs, schémas d'échec de checkpoint, problèmes de dimensionnement du backend d'état.

Idéal pour les ingénieurs de données construisant des plateformes de données événementielles, les ingénieurs migrant des pipelines batch vers le temps réel, et les équipes de plateforme évaluant Kafka vs. Kinesis ou Flink vs. Spark Streaming pour leur cas d'usage.