Ingénieur Senior Base de données & Backend F/H - Senior Database & Backend Engineer (Infrastructure & Abstraction)

GE Vernova

Montpellier, France

Full Time

Posted August 28, 2026

Power Generation

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Freshness: Open in the current public read path; this is not an employer guarantee.Last observed October 1, 2026
Classification: Modern power-system classification not yet published for this listing.Legacy source industry field: Power Generation
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Job Description

Nous recherchons un ingénieur Backend et Base de données hautement qualifié pour mener l'évolution de notre couche de persistance des données.

Key Responsibilities

Architecture d'abstraction : Concevoir et maintenir une couche Repository/Unit-of-Work qui abstrait l'implémentation du stockage, nous permettant de changer de fournisseur de base de données sans impacter nos domaines métier.
Gestion multi-moteurs : Gérer le cycle de vie de divers moteurs de données. Vous définirez l'"Interface Standardisée" via laquelle les microservices accèdent à ces moteurs.
Ingénierie de performance : Optimiser les requêtes complexes, définir des stratégies d'indexation et implémenter des modèles CQRS/Read-Model pour garantir une latence inférieure à 100ms sur les tableaux de bord.
Opérations natives Kubernetes (K8s) : Piloter l'automatisation de la maintenance des bases de données (sauvegardes, restauration à un point dans le temps, mises à jour de schéma) via des Opérateurs ou des flux de travail Helm.
Résilience et scalabilité : Implémenter des modèles de Circuit Breaker pour l'accès aux données et concevoir des stratégies de mise à l'échelle horizontale.
Architecting Abstraction: Design and maintain a Repository/Unit-of-Work layer that abstracts storage implementation, enabling us to swap database providers without impacting core business domains.
Multi-Engine Management: Manage the lifecycle of diverse data engines (PostgreSQL, SQL Server, MongoDB). You will define the "Standardized Interface" through which microservices access these engines.
Performance Engineering: Optimize complex queries, define indexing strategies, and implement CQRS/Read-Model patterns to ensure sub-100ms dashboard latency.
K8s-Native Operations: Lead the automation of database maintenance, including backups, point-in-time recovery (PITR), and seamless schema updates within a Kubernetes cluster (using Operators or Helm-based workflows).
Resiliency & Scalability: Implement Circuit Breaker patterns for data access and design horizontal scaling strategies for our persistent layers.
The Data SDK: You will own the "Core Data Library" that all other teams use to communicate with our persistence layer.
System Reliability: You will define the RTO (Recovery Time Objective) and RPO (Recovery Point Objective) for all mission-critical data.
Evolutionary Architecture: You will lead the "Strangler Fig" migration efforts to move our existing monolithic database usage toward our new, decoupled architecture.

Requirements

Expertise en persistance : Expérience approfondie des bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server) et NoSQL (MongoDB). Vous maîtrisez les compromis entre conformité ACID et cohérence éventuelle.
Modèles d'abstraction : Maîtrise des modèles Repository, Unit-of-Work et CQRS. Expérience dans la création de bibliothèques internes d'accès aux données masquant les complexités des ORM/drivers.
Data Ops Cloud-Native : Expérience dans la gestion d'instances au sein de Kubernetes et utilisation d'opérateurs pour le cycle de vie des bases de données.
Optimisation des performances : Aptitude à diagnostiquer et résoudre les goulots d'étranglement (plans d'exécution, verrous, indexation, pooling de connexions).
Bac+ 5 Master ou équivalent dans le domaine Informatique
Deep Persistence Knowledge: Expert-level experience with both relational (PostgreSQL, SQL Server) and NoSQL (MongoDB) databases. You understand when to choose ACID compliance over eventual consistency.
Abstraction Patterns: Strong proficiency in Repository, Unit-of-Work, and CQRS patterns. You have experience building internal data-access libraries that hide ORM/Driver complexities.
Cloud-Native Data Ops: Experience managing database instances within Kubernetes. You know how to leverage K8s Operators for database lifecycle management (backup/restore/patching).
Performance Tuning: Proven ability to diagnose and fix performance bottlenecks (e.g., query execution plans, locking issues, indexing strategies, and connection pooling).

Benefits & Perks

Architectural Decision : You will be actively involved in choosing the right tool for the job—whether that’s a traditional RDBMS or a specialized NoSQL store.
Platform Impact: Your work will be the foundation of our entire event-driven architecture, enabling the team to handle grid-scale telemetry.
Technological Maturity : we engineer how our services consume them. You will be driving a project focused on modernizing data access for the next gen .