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🔍 Nous recherchons un(e) Lead Data Engineer Azure Databricks avec une forte posture de transmission, coaching et mise en place des standards, pour accompagner une équipe en montée de maturité sur Databricks. 📅 Démarrage ASAP 📍 Île-de-France 🎯 Missions clés : ✅ Optimisation & fiabilisation des jobs Databricks (PySpark / Spark) ✅ Mise en place des standards & bonnes pratiques Data Engineering ✅ Coaching, mentoring, animation de la communauté Tech Lead ✅ Contribution aux migrations & à la modernisation du DataLake ✅ Travail sur l’industrialisation (CI/CD – Azure DevOps)

Contexte Un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data & Analytics dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de la donnée. Missions • Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données sur Azure. • Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements. • Participer à la modélisation et à l’optimisation des entrepôts de données. • Intégrer et exploiter Snowflake pour la gestion et la transformation des datasets. • Collaborer avec les équipes Data Science, Architecture et Produit. • Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques CI/CD, sécurité et monitoring. Compétences techniques attendues • Maîtrise d’Azure Data Platform (ADF, Databricks, Data Lake, Synapse). • Solide expérience en Databricks (PySpark impératif). • Très bonne compréhension de Snowflake : ingestion, transformations, optimisation. • Compétences avancées en Python. • Connaissance des architectures data orientées cloud. • Bonne pratique CI/CD (Azure DevOps). • Compréhension des enjeux de qualité, performance et gouvernance data. Profil recherché • 5 à 6 ans d’expérience en Data Engineering. • Expérience en environnement cloud Azure indispensable. • Expérience confirmée sur Snowflake appréciée et attendue. • Capacité à travailler dans des environnements complexes. • Aisance en communication et travail en équipe. Environnement de travail • Projet data stratégique à très forte visibilité. • Équipe internationale et pluridisciplinaire. • Environnement cloud moderne et structuré. • Mission long terme.

DATA ENGINEER Avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Objectifs et livrables : Nous recherchons une prestation de Data Engineering avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Le consultant Data Engineer évoluera dans un contexte agile, en mode itératif et co- constructif, en s’appuyant sur l’intelligence collective. Le prestataire Data Engineer sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production de l'architecture de données. Il devra notamment : Collecter les exigences des métiers et des utilisateurs Concevoir data modeling SQL/NoSQL Concevoir les pipelines de données Mettre en production l'architecture Assurer la maintenance et l'évolution de l'architecture Expérience réussie d’au moins 6 ans en Data Engineering. Compétences requises quotidiennement : Maîtrise des technologies suivantes : Python niveau expert - (4/4) Azure Cloud niveau avancé - (3/4) Azure functions niveau confirmé - (2/4) Compétences requises : Pyspark niveau expert - (4/4) Databricks niveau expert - (4/4)

Intitulé du poste : Data Engineer Azure Contexte du poste Au sein du Centre de Compétences Data, le Data Engineer participe activement aux différents projets de transformation digitale du groupe. Il conçoit, développe et déploie des solutions data et reporting permettant aux utilisateurs métiers d’analyser efficacement leurs activités à travers des tableaux de bord et indicateurs de performance. Missions principales Participer à la conception et à la mise en œuvre des architectures Data (Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, Cubes). Concevoir et développer des processus ETL/ELT performants et automatisés avec Azure Data Factory , SQL Server Integration Services et Azure SQL Database . Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données. Modéliser les données (dimensionnelles et relationnelles) selon les besoins métiers. Maintenir en conditions opérationnelles les flux ETL et les environnements de données. Participer à l’industrialisation et à l’automatisation des pipelines via CI/CD Azure DevOps . Collaborer étroitement avec les équipes DevOps , Product , Design , Data et Management pour assurer la cohérence technique et fonctionnelle des solutions. Documenter les réalisations techniques, rédiger les spécifications et enrichir le catalogue de composants réutilisables. Fournir un support technique et fonctionnel aux utilisateurs finaux. Responsabilités complémentaires Réaliser des études de faisabilité et des cadrages techniques. Optimiser les performances des requêtes SQL, DAX et MDX. Mettre en œuvre la sécurité des données (Row Level Security sur toute la chaîne). Gérer la supervision, le debugging et le monitoring des flux BI. Contribuer à l’amélioration continue et à la standardisation des pratiques Data au sein du Centre de compétences Data. Compétences techniques requises Langages / Outils : T-SQL, DAX, MDX Technologies : Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Analysis Services, Azure Data Lake Gen2, Power BI, SSIS Environnements : GitLab / Azure DevOps, Visual Studio, SQL Server Management Studio, Tabular Editor, DAX Studio Méthodologies : Agile, CI/CD, DataOps Compétences clés : Data Modeling, Data Warehousing, ETL, Data Visualization, Performance Tuning Profil recherché Diplôme Bac+5 (Master) en Informatique , Statistiques ou Mathématiques appliquées . Expérience significative en développement et maintenance de solutions BI/Data sur environnement Microsoft Azure . Maîtrise des concepts de Data Warehouse et de modélisation dimensionnelle. Excellente capacité d’analyse et rigueur technique. Aisance relationnelle, sens du travail en équipe et esprit collaboratif. Niveau d’anglais professionnel (écrit et oral). Goût pour la transformation digitale et l’innovation. Qualités attendues Sens du service et orientation client. Capacité à gérer plusieurs interfaces dans un contexte international. Esprit d’initiative et autonomie. Curiosité technologique et volonté d’amélioration continue. Outils et technologies principales Azure Data Factory – Azure SQL Database – Azure Analysis Services – Power BI – ADLS Gen2 – GitLab – Azure DevOps – Visual Studio – SSMS – DAX Studio – Tabular Editor

Mission : Vous développerez des pipelines de données (ingestion/transformation), industrialiserez l'ETL/ELT, réaliserez des scripts, piloterez l'automatisation, garantirez la qualité et l'observabilité des données et participerez aux lots de travaux d'extraction. Toutes ces activités seront menées en étroite collaboration avec le client. Principales tâches : Construire les pipelines (ingestion/transformation). Industrialiser l'ETL/ELT. Scripting et automatisation. Qualité et observabilité des données. Participation aux lots de travaux d'extraction. Compétences techniques requises : Databricks (Spark, cahiers). Python/SQL. DeltaLake. Orchestration (par exemple, tâches Azure Data Factory/Databricks). Données CI/CD, tests, performances. Langues: Anglais ; français/néerlandais un plus. Emplacement: Belgique, avec des déplacements possibles avec le Portugal et d'autres pays.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer / Python / Azure pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'énergie Description 🧩 Contexte de mission Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, nous recherchons Data Engineer spécialisé en Python, PySpark et Microsoft Fabric , évoluant dans un environnement Azure Cloud . Les consultants seront responsables de la conception, du développement et de la mise en production de pipelines et architectures data au sein d’un contexte orienté performance, scalabilité et industrialisation. 🎯 Missions principales & rôle Le Data Engineer interviendra sur : La collecte et l’analyse des besoins métiers et utilisateurs La conception d’architectures de données robustes et scalables Le développement de pipelines de données (ingestion, transformation, modélisation) La mise en production des pipelines et leur optimisation continue La maintenance et l’évolution des architectures existantes Le respect des bonnes pratiques et standards d’ingénierie data 📌 Objectifs Concevoir une architecture data fiable, évolutive et documentée Industrialiser les pipelines pour garantir performance et qualité Assurer un haut niveau de disponibilité et de maintenabilité des solutions Accompagner les équipes internes dans la compréhension et l’usage des pipelines Contribuer à la structuration et à la maturité data de l’organisation

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Tech Lead/Data Engineer spécialisé Databricks / Azure H/F . Vous piloterez techniquement une squad transverse de 5 à 10 personnes, garantirez la qualité logicielle, la cohérence d’architecture, la performance des pipelines data et la bonne mise en production. Vous jouerez un rôle clé dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de produits data à grande échelle dans un environnement Cloud Azure et Databricks exigeant. Vous animerez les rituels techniques, accompagnerez les membres de la squad et assurerez la communication fluide avec les parties prenantes métier et IT. Objectif et livrables: Architectures data (ingestion, transformation, serving) validées et documentées. Pipelines Databricks productisés, monitorés, optimisés. Modules réutilisables / librairie d’ingénierie data. Pipelines CI/CD + scripts Terraform prêts pour déploiement. KPIs mensuels (qualité données, SLA, latence, incidents). Plan de montée en compétences de la squad. Compétences attendues : Maîtrise avancée de Databricks (jobs, clusters, notebooks, optimisation). Expertise PySpark pour traitements batch & streaming. Excellente pratique Python et bonne connaissance Java . Très bonne maîtrise Azure Data Services : ADLS, Blob, Data Factory, Synapse, Event Hubs. Pratique confirmée de Terraform , CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps). Compétences en monitoring (Datadog, Prometheus, Log Analytics), tests automatisés, code review. Connaissances SQL et bases NoSQL. Architecture data, bonnes pratiques de sécurité, RBAC, performance tuning.