Dans le cadre du scale de ses activités de développement software en Tunisie, Questel renforce son équipe Data as a Service (DaaS). Cette équipe est en charge de l’intégration et de la réconciliation de flux de données externes relatives à la propriété intellectuelle sur nos plateformes. L’objectif principal consiste à construire un référentiel unique de données destiné à alimenter notre moteur de recherche de brevets classé parmi les leaders mondiaux dans le domaine.
Votre quotidien au sein de l'équipe :
Au sein d'une équipe Agile (Scrum) et en étroite collaboration avec les Data Engineers et l'équipe d'exploitation, situés en France et en Tunisie, vos missions seront de :
- Concevoir et propulser : Développer et optimiser des architectures de pipelines de données (ETL) robustes en Java et Spark, capables de traiter des volumes massifs.
- Exposer la donnée : Participer au design et à l'évolution d'API REST et de Web Services scalables pour nos solutions SaaS.
- Garantir la performance : Dompter et optimiser nos requêtes SQL face à des volumes de données majeurs (plus de 25 bases, plusieurs millions d'enregistrements par base).
- Assurer la qualité : Automatiser les tests (unitaires, intégration), participer aux revues de code et préparer le déploiement continu (CI/CD) pour l'équipe Ops.
- Soutenir la production : Participer au maintien en condition opérationnelle (MCO) et à l'amélioration continue de nos composants.
L'environnement technique :
- Back-End : Java (8+), Spring Boot, Python
- Data & Search : Spark 3, Elasticsearch, Jupyter
- Stockage : MySQL, MariaDB (Volumétrie importante, multi-threading)
- DevOps & Outils : Git, GitLab CI, Maven, Docker, Jira
Votre profil :
- Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en développement Back-End Java dans des environnements à forte volumétrie de données.
- Le multi-threading et l'optimisation des performances SQL n'ont plus de secret pour vous.
- Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur (Clean Code), votre autonomie et votre capacité à résoudre des problèmes complexes.
- Le petit plus : Vous avez déjà une expérience avec Spark, Elasticsearch ou la conteneurisation (Docker).
