Projet

La Police Fédérale entreprend une transformation digitale et organisationnelle ambitieuse. Au sein du Digital Transformation Office (DTO), nous contribuons à des processus modernisés, un soutien opérationnel renforcé et des services davantage orientés sur les données. À partir des piliers IT, innovation et intelligence/data, nous travaillons à des fondations stables, des technologies tournées vers l’avenir et un meilleur accompagnement des services de terrain. Voulez-vous avoir un impact dans un environnement où digitalisation, modernisation du legacy et pertinence sociétale se rejoignent ?

La mission consiste à mettre en place et à gérer une architecture data orientée événements, utilisant Apache Kafka comme couche de buffer et de traitement, et Elasticsearch comme solution datalake pour les données structurées et non structurées.

L’accent est mis sur la mise en place de stacks Kafka et Elastic performantes (gestion des schémas, gestion des topics, stratégies d’indexation) et sur la garantie de la cohérence des données, de la scalabilité et de l’observabilité tout au long du processus, de l’ingestion à la consommation des données.

Le candidat conçoit, implémente et documente les composants nécessaires, met les données à disposition via une data service layer (REST API’s, microservices) et assure la gestion des erreurs et l’optimisation de l’ensemble du pipeline.

Mission

Pour cette mission, nous recherchons un data engineer expérimenté, spécialisé dans les systèmes event-driven et l’intégration de données en temps réel, avec une connaissance approfondie d’Apache Kafka (Streams, Connect, Schema Registry, Avro, ksqlDB) et d’Elasticsearch (y compris Kibana, ingest pipelines, index lifecycle management).

La mission exige la mise en place d’une data service layer (REST API’s, microservices) qui met les données d’Elasticsearch à disposition pour l’analyse, le monitoring ou l’intégration avec d’autres systèmes, ainsi qu’une expérience avec Docker, Kubernetes et Openshift pour le déploiement des composants.

Le candidat garantit la cohérence et la scalabilité des données tout au long du processus, de l’ingestion à la consommation, et prend en charge l’observabilité, la gestion des erreurs et l’optimisation via des pipelines CI/CD (GitLab CI) et du scripting Python.

Soft skills

Méthodique et précis dans le travail
Travailler avec précision est essentiel pour garantir la cohérence et la scalabilité des données au sein de l’architecture Kafka et Elastic.

Autonomie et esprit d’initiative
Le candidat peut travailler de manière autonome, proposer des solutions et s’adapter rapidement aux changements de situation.

Documentation du travail réalisé
Les analyses, pipelines, schémas, configurations et choix techniques réalisés doivent être documentés de manière claire, structurée et transmissible (rapports, documentation).

Bonne communication
Le candidat possède d’excellentes aptitudes de communication écrite et orale et peut participer aisément à des réunions avec des spécialistes et des représentants des utilisateurs.

Aptitude au travail d’équipe, flexibilité horaire
Le candidat sait définir des priorités dans un environnement complexe comprenant plusieurs data-pipelines, processus et dépendances techniques, et dispose de la flexibilité horaire nécessaire.

Orientation client et sens de la solution
Le candidat est résistant au stress, créatif, constructif et orienté solution, et travaille avec attention aux besoins des utilisateurs.

Pratique

• Date de début souhaitée : 1er septembre 2026
• Durée : jusqu’à fin 2026 (prolongeable)
• Régime : temps plein
• Adresse principale : Rue Royale, 202 A – 1000 Bruxelles
• Modalité de travail : minimum 2 jours/semaine de présence au bureau, selon les tâches et les accords avec l’équipe ; télétravail autorisé à l’adresse de domicile ou de l’employeur (Belgique)
• Équipe : multidisciplinaire, mélange de collaborateurs internes et externes