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L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows
26WD98881, Senior Data Developer, Analytics & Insights
Position Overview
Autodesk is looking for a talented and motivated Senior Data Developer to join our Platform Strategy & Emerging Technologies (PSET) organization to develop robust and scalable data pipelines using and improving existing platforms, to support data-driven decision-making across the platform initiatives. The successful candidate will drive performance enhancements, build pipelines, and collaborate with analysts, data scientists, stakeholders and other Data Engineering teams across Autodesk. You will work with cutting edge technologies in the big data space.
Responsibilities
Design, develop, automate and maintain scalable, robust and reliable ELT/ETL data pipelines that collect, process and transform large volumes of structure and unstructured data from various sources
Maintain and enhance our existing data architecture to ensure smooth and efficient data flow across platforms
Interface with data peers, product managers and cross-functional stakeholders to gather requirements, sequence work, and document technical solutions
Implement best practices for data quality, integrity and governance, including monitoring, validation and auditing processes to ensure reliable and consistent data availability
Contribute to a team culture that values quality, robustness, and scalability while fostering initiatives and innovation by staying up to date with industry trends and new technologies
Apply an AI-native data engineering mindset by using ML-driven validation, anomaly detection, automated schema evolution, automated data lineage and optimizations for pipeline performance and resource efficiency
Minimum Qualifications
5+ years of data processing and data engineering experience in a fast-paced, large cloud-based infrastructure (AWS experience required)
Hands-on software development experience in Python
Expert understanding of SQL, dimensional modeling, and analytical data warehouses, such as Snowflake, Presto/Hive
Understanding of Data Engineering best practices for medium to large scale production workloads
Knowledge of big data processing frameworks (e.g. Spark, Hadoop)
Expertise with data pipeline orchestration tools, such as Airflow
Familiar with processing semi-structured file formats such as Json or parquet
Team player with good communication skills
Problem solver with excellent written and interpersonal skills
Bachelor’s degree in computer science, data science, or related fields
Preferred Qualifications
Experience with Jinja, Shell scripting, DBT, Spark SQL
Experience developing in Cloud platform using serverless technologies such as AWS glue, lambda, EMR and EKS is a plus
Experience with remote development using AWS SDK is a plus
Experience with both ETL and ELT pipelines, including traditional ETL tools (e.g., Airflow, Talend, Informatica) and modern ELT frameworks (e.g., dbt, Snowflake)
Knowledge of AWS IAM roles, permissions, and best practices for least-privilege access
Experience with Terraform for AWS resource provisioning, including remote state management and security best practices
Hands-on experience with AWS networking (VPC, security groups, cross-account permissions)
REST API design and implementation
Familiarity with containers and infrastructure-as-code principles
Experience with automation frameworks - Git, Jenkins, and Terraform
Master’s degree in computer science, data science, or related fields
Experience with AI-native data engineering technologies, including adoption of MCP (Model, Context, Prompt) related context engineering to optimize data flow for AI-driven tasks
Demonstrated ability to structure data for enhanced AI reasoning, enabling more robust and explainable machine learning workflows
Experience in reducing latency for complex agentic workflows, ensuring efficient real-time processing and responsiveness in AI-powered systems
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26WD98881, Développeur de données senior, Analyse et insights
Aperçu du Poste
Autodesk recherche un développeur de données senior talentueux et motivé pour rejoindre notre organisation Platform Strategy & Emerging Technologies (PSET) afin de développer des pipelines de données robustes et évolutifs en utilisant et en améliorant les plateformes existantes, dans le but de soutenir la prise de décision fondée sur les données dans le cadre des initiatives de la plateforme. Le candidat retenu sera chargé d'optimiser les performances, de créer des pipelines et de collaborer avec des analystes, des data scientists, des parties prenantes et d'autres équipes d'ingénierie des données au sein d'Autodesk.
Vous travaillerez avec des technologies de pointe dans le domaine du big data.
Responsabilités
Concevoir, développer, automatiser et maintenir des pipelines de données ELT/ETL évolutifs, robustes et fiables qui collectent, traitent et transforment de grands volumes de données structurées et non structurées provenant de diverses sources
Maintenir et améliorer notre architecture de données existante afin d’assurer un flux de données fluide et efficace entre les plateformes
Collaborer avec les collègues chargés des données, les chefs de produit et les parties prenantes interfonctionnelles pour recueillir les exigences, organiser le travail et documenter les solutions techniques
Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de qualité, d’intégrité et de gouvernance des données, y compris les processus de surveillance, de validation et d’audit afin de garantir une disponibilité fiable et cohérente des données
Contribuer à une culture d’équipe qui valorise la qualité, la robustesse et l’évolutivité tout en encourageant les initiatives et l’innovation en se tenant informé des tendances du secteur et des nouvelles technologies
Adopter une approche d’ingénierie des données native à l’IA en utilisant la validation basée sur le ML, la détection des anomalies, l’évolution automatisée des schémas, la traçabilité automatisée des données et les optimisations pour améliorer les performances des pipelines et l’efficacité des ressources
Qualifications Minimales
Plus de 5 ans d'expérience en traitement et ingénierie des données au sein d'une grande infrastructure cloud en constante évolution (expérience AWS requise)
Expérience pratique du développement logiciel en Python
Maîtrise approfondie de SQL, de la modélisation dimensionnelle et des entrepôts de données analytiques, tels que Snowflake, Presto/Hive
Compréhension des meilleures pratiques en ingénierie des données pour les charges de travail de production de moyenne à grande échelle
Connaissance des frameworks de traitement du big data (par ex. Spark, Hadoop)
Expertise des outils d’orchestration de pipelines de données, tels qu’Airflow
Maîtrise du traitement de formats de fichiers semi-structurés tels que JSON ou Parquet
Esprit d'équipe et bonnes compétences en communication
Capacité à résoudre les problèmes et excellentes compétences rédactionnelles et relationnelles
Licence en informatique, science des données ou dans un domaine connexe
Qualifications Souhaitées
Expérience avec Jinja, les scripts Shell, DBT et Spark SQL
Une expérience en développement sur une plateforme cloud utilisant des technologies sans serveur telles qu'AWS Glue, Lambda, EMR et EKS est un plus
Une expérience en développement à distance à l'aide du SDK AWS est un plus
Expérience avec les pipelines ETL et ELT, y compris les outils ETL traditionnels (par exemple, Airflow, Talend, Informatica) et les frameworks ELT modernes (par exemple, dbt, Snowflake)
Connaissance des rôles IAM AWS, des autorisations et des meilleures pratiques en matière d'accès avec le principe du privilège minimal
Expérience avec Terraform pour l'approvisionnement en ressources AWS, y compris la gestion d'état à distance et les meilleures pratiques en matière de sécurité
Expérience pratique des réseaux AWS (VPC, groupes de sécurité, autorisations inter-comptes)
Conception et mise en œuvre d'API REST
Connaissance des conteneurs et des principes de l'infrastructure en tant que code
Expérience avec les frameworks d'automatisation : Git, Jenkins et Terraform
Master en informatique, science des données ou dans un domaine connexe
Expérience des technologies d'ingénierie des données natives pour l'IA, y compris l'adoption de l'ingénierie contextuelle liée au MCP (Modèle, Contexte, Invite) pour optimiser le flux de données pour les tâches pilotées par l'IA
Capacité avérée à structurer les données pour améliorer le raisonnement de l'IA, permettant des workflows d'apprentissage automatique plus robustes et explicables
Expérience dans la réduction de la latence pour des workflows agentiques complexes, garantissant un traitement en temps réel efficace et une réactivité optimale dans les systèmes alimentés par l'IA
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