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Missions principales
■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l’équipe
■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels
■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc.
■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l’approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold)
■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API
■ Contribuer à l’amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations
Activités
■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d’intégration et les flux métiers
■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks
■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d’indexation, d’optimisation et de gouvernance
■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d’exécution
■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD
■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l’exposition et la consommation des données
■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d’alerting
■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives
■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre
■ Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques de Data Engineering
Candidate profile
Compétences techniques requises
■ Conception et développement de pipelines de données
■ Connaissance des principes d’API REST et des architectures orientées services
■ Solides connaissances en modélisation de données, performance et qualité des données
■ Analyse et correction d’anomalies
■ Connaissance du Cloud AWS
■ Maîtrise de Python, SQL, DBUtils, PySpark et Boto3
■ Maîtrise des configurations de ressources Databricks sur AWS
■ Maîtrise de l’approche AI Augmented du Data Engineer
Atout
■ Gestion du streaming de données en temps réel
Working environment
Environnement technique
■ Langages : Python, SQL
■ Data processing : Spark, PySpark, DBUtils
■ API et tests : FastAPI, Pytest
■ Data platform : Databricks, Unity Catalog
■ Orchestration : Airflow, avec migration vers Databricks Workflows
■ AWS : Lambda, Secrets Manager, S3, ECS
■ Versioning : Git
■ Industrialisation : pipelines CI/CD
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