Dans le cadre d’une fusion, le département IS Data & Middleware a fortement grandi et élargi son portefeuille d’applications. Il met en place une nouvelle couche analytique, s’appuyant sur Databricks pour permettre une amélioration continue de nos opérations et processus.

Objectif de la mission

En tant qu’Ingénieur Data Senior, vous serez à l’avant-garde de la construction des bases de notre plateforme de données et de nos produits data. Vous collaborerez avec une équipe dynamique composée d’analystes métiers, de chefs de projet, de développeurs et d’autres ingénieurs au sein du département et dans l’ensemble de l’entreprise.

Responsabilités et missions

Ingénierie de haute qualité : Créer, gérer et exploiter des pipelines de données selon les plus hauts standards, résoudre les problèmes complexes, améliorer les standards techniques de l’équipe et encadrer les ingénieurs data juniors pour de meilleures pratiques de développement.
Architecture des systèmes de données : Concevoir, développer, tester et maintenir des architectures data évolutives (bases de données, systèmes de traitement à grande échelle), avec une attention particulière à la performance, la fiabilité et l’optimisation des coûts.
Conception de la plateforme data : Concevoir une plateforme capable de supporter l’Event Sourcing et les data products. Accompagner le transfert des responsabilités vers des équipes fonctionnelles autonomes au fur et à mesure que la culture data se développe dans l’entreprise.
Modélisation des données : Aider les équipes data et métiers à modéliser et structurer efficacement les données dans la plateforme pour optimiser clarté, intégrité et efficacité.
Gestion du temps : Collaborer avec le manager engineering pour organiser, prioriser les tâches/projets, gérer le backlog technique et aligner les livrables avec les objectifs business.
Cycle de vie des projets : Participer activement à toutes les étapes (planification, développement, livraison, exploitation) des solutions d’ingénierie data.
Sécurité : Garantir la protection des données clients en appliquant les meilleures pratiques de sécurité et de confidentialité.

Candidate profile

Compétences & Expérience

Requis :

Plus de 4ans d’expérience progressive en ingénierie data.
Maîtrise de Spark et Databricks (plateforme, performances, Delta Lake, streaming, Delta Live Tables).
Solides compétences en Python et bonnes pratiques DevOps appliquées à la data (versioning, tests unitaires, pipelines-as-code, CI/CD).
Bonnes compétences en modélisation de données (dimensions lentes, modélisation de faits, etc.).
Excellente maîtrise de SQL et expérience avec des data lakes/Lakehouse.
Bonne compréhension des formats et protocoles de données pour une intégration fluide.
Compétences en communication, vulgarisation et capacité à convaincre.
Approche proactive de la résolution de problèmes.
Forte motivation pour l’amélioration continue des outils et processus.

Appréciés :

Expérience en Event Sourcing (modélisation et projections).
Expérience dans la mise en production de modèles IA / Machine Learning sur des architectures data existantes.
Expérience avec PostgreSQL.
Connaissances AWS / Azure (Redshift, Azure Event Hub, Kinesis, S3, Blob Storage, Lambda, OneLake, Microsoft Fabric).
Expérience avec dbt (ou équivalents) pour faciliter le workflow des analytics engineers.
Expérience en Agile, avec des résultats prouvés dans un environnement auto-organisé et collaboratif.

Working environment

Lieu : Hybride / 1 jour par semaine au bureau (Londres ou Bruxelles)
Département : IS Data & Middleware
Rend compte à : Engineering Manager – Data & Analytics
Durée de la mission : 6 mois renouvelable
Technologies et modèles clés : Databricks, Event Sourcing, Azure, AWS

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Paris, France

< 20 employees

IT services

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