Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client du secteur de l’énergie recherche 2 Data Engineers spécialisés en Python, PySpark, Microsoft Fabric et maîtrisant l’environnement Azure Cloud.
Les prestations débuteront début / mi-janvier 2026 pour une mission longue à Paris.

Objectifs de la mission

Le Data Engineer interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de l’architecture de données de l’entreprise.

Il aura notamment pour missions :

Objectifs

Concevoir une architecture Data performante, scalable et conforme aux besoins métiers.
Industrialiser les flux de données au sein de l’écosystème Azure et Microsoft Fabric.
Garantir la fiabilité, la qualité et la disponibilité des données.

Livrables attendus

Architecture cible documentée
Pipelines de données développés et testés
Pipelines mis en production et monitorés
Documentation technique complète
Plan de maintenance et évolutions techniques recommandées

Responsabilités détaillées

Recueillir et analyser les besoins des métiers et utilisateurs.
Concevoir l’architecture de données : modèles, schémas, stockage, orchestration.
Développer des pipelines data robustes sous Python, PySpark, Microsoft Fabric.
Mettre en production les différents flux (CI/CD, monitoring…).
Maintenir et faire évoluer l’architecture existante.
Assurer un support technique de niveau expert sur la chaîne de traitement des données.
Contribuer à l’amélioration continue des pratiques Data et Cloud.

Compétences requisesTechniques

CompétenceNiveauPython⭐⭐⭐⭐ (Expert)PySpark⭐⭐⭐⭐ (Expert)Microsoft Fabric⭐⭐⭐ (Confirmé)Certification « Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate »Souhaitée / requiseAzure Cloud⭐⭐⭐ (Confirmé)Anglais⭐⭐⭐ (Courant)

Soft Skills

Rigueur et autonomie
Communication claire avec les métiers
Capacité à travailler en équipe dans un environnement Agile/Cloud
Bon sens de l’analyse et de la résolution de problèmes

Modalités

Lieu : Paris
Type : Prestation de Data Engineering
Présence obligatoire : 3 jours sur site / semaine
Télétravail : 2 jours
Début de mission : début / mi-janvier 2026

Candidate profile

Profil recherchéCompétences techniques

Expertise Python : développement de scripts avancés, traitement de données, optimisation.
Maîtrise de PySpark : performance, gestion de gros volumes, transformations complexes.
Très bonne connaissance de Microsoft Fabric : création de pipelines, gestion du Lakehouse, transformation & ingestion de données.
Maîtrise de l’environnement Azure Cloud : services data, orchestration, sécurité.
Connaissances en CI/CD et bonnes pratiques DevOps (Azure DevOps recommandé).
Capacité à industrialiser et automatiser les flux de données.
Anglais opérationnel (niveau courant).

Compétences fonctionnelles & comportementales

Capacité à recueillir les besoins métiers et à les traduire techniquement.
Rigueur, autonomie, sens de l’organisation.
Très bonne communication et esprit collaboratif.
Capacité à documenter et à transmettre.
Force de proposition sur les architectures Data.

Expérience

Minimum 5 à 7 ans d’expérience en Data Engineering recommandés.
Expérience dans les environnements Cloud (idéalement Azure).
Une expérience dans le secteur de l’énergie est un plus, mais non indispensable.

Disponibilité & contraintes

3 jours de présence sur site (Paris) par semaine.
Démarrage : Début / mi-janvier 2026.
Participation obligatoire au processus : Codingame + soutenance technique.

Working environment

Environnement techniqueTechnologies principales

Python (niveau expert)
PySpark (niveau expert)
Microsoft Fabric
- Lakehouse / Data Factory / Pipelines / Dataflows
- Certification Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate souhaitée
Azure Cloud
- Azure Data Lake
- Azure Databricks (selon contexte interne)
- Azure Synapse / Azure SQL
- Azure DevOps (CI/CD)
- Azure Data Factory (selon périmètre)
Git / GitOps
Outils de monitoring et observabilité (Azure Monitor, Log Analytics)
Méthodologies
- CI/CD
- DataOps
- Architecture Data orientée gouvernance et qualité

Environnement projet / organisation

Secteur : Énergie
Contexte : renforcement de la plateforme Data existante
Cloud : Azure
Travail en équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Architects, Product Owners)
Méthodologie Agile

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