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Dans le cadre de projets stratégiques de transformation et de modernisation des plateformes Data, nous recherchons un Tech Lead Databricks Senior pour piloter techniquement la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data à grande échelle.
Vous interviendrez en tant que référent technique auprès des équipes Data Engineering et participerez activement aux choix d'architecture, à l'optimisation des performances et à la mise en place des bonnes pratiques de développement.
Missions principalesAssurer le leadership technique d'une équipe de Data Engineers.
Concevoir et faire évoluer des architectures Data basées sur Databricks.
Piloter le développement et l'industrialisation des pipelines de données.
Définir les standards techniques et les bonnes pratiques de développement.
Accompagner les équipes sur Python, PySpark, SQL et Apache Spark.
Optimiser les performances des traitements Big Data.
Mettre en place des architectures Lakehouse avec Delta Lake.
Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données.
Participer aux choix d'architecture Cloud et aux décisions techniques.
Réaliser des revues de code et accompagner la montée en compétences des développeurs.
Superviser l'intégration continue et le déploiement des solutions Data.
Collaborer avec les architectes, Product Owners et équipes métiers.
Candidate profile
Minimum 7 ans d'expérience dans la Data, dont une expérience significative sur Databricks.
Expérience préalable en tant que Tech Lead, Lead Data Engineer ou référent technique.
Solide expertise en architecture Data et environnements Cloud.
Expérience sur des projets Data complexes et à grande échelle.
Capacité à encadrer techniquement une équipe et à prendre des décisions d'architecture.
Excellentes capacités d'analyse, de communication et de résolution de problèmes.
Autonomie, rigueur et capacité à être force de proposition.
Working environment
Indispensables :
Databricks : expertise avancée.
Python / PySpark : expertise confirmée.
SQL avancé et optimisation des requêtes.
Apache Spark : maîtrise approfondie.
Delta Lake et architecture Lakehouse.
Architecture et industrialisation de pipelines Data.
Environnement Cloud : Azure, AWS ou GCP.
CI/CD, Git et bonnes pratiques DevOps.
Leadership technique et encadrement d'équipes.
Compétences appréciées :
Unity Catalog et gouvernance des données.
Databricks Workflows.
Delta Live Tables / Lakeflow.
Terraform et Infrastructure as Code.
Streaming avec Kafka.
Architecture Data Mesh.
Certifications Databricks Data Engineer Professional ou équivalentes.
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