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Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Data . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data . Contexte de la mission : Notre client développe et maintient des modèles de prévision de la demande et des ventes à l'échelle internationale. Actuellement en production sur plusieurs continents, l'ambition pour 2026 est d'étendre cette couverture au niveau mondial. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior expérimenté(e) sur PySpark et l’optimisation de pipelines à grande échelle pour structurer et fiabiliser ces flux de données. Descriptif de la mission : Les missions sont : Optimisation & Refonte de pipeline : Auditer et refactorer les modules de data engineering (Refining, Covariates, Modelling, Exposition) pour améliorer les performances (compute, partitioning, joins, skew). Scalabilité & Industrialisation : Adapter la pipeline pour un déploiement mondial (multi-régions) et optimiser les coûts. Robustesse & Qualité : Renforcer les tests (unitaires, intégration, fonctionnels), le monitoring et réduire la dette technique. Collaboration : Travailler étroitement avec les Data Scientists et ML Engineers pour assurer le transfert de compétences et la montée en maturité engineering. Agilité : Piloter les priorités techniques et coordonner la stream en environnement Scrum.

Vous rejoindrez un projet stratégique de plateforme unifiée d’intégration et de traitement des données , centralisant plus de 20 sources de données hétérogènes pour répondre aux besoins analytiques des équipes produit et décisionnel. La solution est développée selon les principes d’un lakehouse avec architecture en médaillon (Bronze, Silver, Gold). Environnement technique : Azure Data Factory Azure Databricks Spark Scala & SQL Azure DevOps (Git) Datadog (monitoring) Missions principales : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory Développer et optimiser des flux de transformation de données en Scala sur Databricks Maintenir et créer de nouveaux indicateurs de qualité de données Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions Maintenir les dashboards de monitoring sur Datadog Participer au refactoring du code existant pour améliorer performance et maintenabilité (Spark Declarative Pipeline et DBT)

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion et l’exploitation des données au sein d’une grande organisation numérique. L’équipe intervient au cœur de la plateforme Data et collabore étroitement avec les différentes directions techniques pour transformer la data en levier stratégique et opérationnel. L’équipe actuelle est composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de deux autres Data Engineers. La mission s’inscrit dans un contexte de traitement de volumes de données importants et de projets transverses autour de la connaissance utilisateur et de la mise à disposition d’outils de pilotage internes. Missions de l’équipe Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes. Assurer la conformité, la sécurité et la qualité des données. Participer aux initiatives de gouvernance des données. Missions du Data Engineer En interaction avec les membres de l’équipe, le Data Engineer aura pour responsabilités de : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data. Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Accompagner l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données. Organiser et structurer le stockage des données pour en faciliter l’accès et l’usage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de gérer l’augmentation rapide du volume de données. Développer et maintenir les workflows de CI/CD pour les pipelines data. Partager les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétences des autres data engineers. Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements de données. Participer activement aux instances techniques de l’équipe. Contribuer à la mise à jour et à la qualité de la documentation technique. Effectuer une veille technologique proactive sur les outils et méthodes data. Stack technique Langages & traitements : Python, SQL, Spark Orchestration : Airflow Stockage : Cloud Storage, Delta Lake Cloud & services associés : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub) Infrastructure & IaC : Terraform, Terragrunt CI/CD & versioning : GitLab, GitLab CI/CD Méthodologie : Agile (Scrum ou Kanban) Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering. Expertise solide en structuration et traitement de données, code et architecture data. Expérience significative dans la conception et la maintenance de pipelines data . Expérience dans un environnement Google Cloud Platform et utilisation de BigQuery et Dataplex Universal Catalog. Maîtrise des langages Python et SQL et du framework Spark . Expérience avec Delta Lake , Terraform, Terragrunt. Maîtrise des outils GitLab et GitLab CI/CD. Capacité à vulgariser et communiquer sur des sujets techniques complexes. Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile. Qualités personnelles Esprit d’équipe et collaboration. Proactivité et sens de l’initiative. Curiosité technologique et veille active. Capacité à documenter et partager les bonnes pratiques.