Offre d'emploi Data Engineer Databricks

Conception de l'architecture de données :

• Concevoir et mettre en œuvre une architecture de données robuste et évolutive sur la plateforme Databricks.

• Définir les schémas de données, les pipelines ETL et les flux de données pour répondre aux besoins métier.

Développement de pipelines ETL :

• Développer des pipelines ETL pour extraire, transformer et charger les données à partir de sources variées vers le lac de données Databricks.

• Utiliser des outils comme Apache Spark pour traiter de gros volumes de données de manière efficace et distribuée.

Optimisation des performances :

• Optimiser les requêtes Spark pour améliorer les performances des traitements de données.

• Utiliser des techniques telles que le partitionnement, la mise en cache et la gestion de la mémoire pour optimiser l'exécution des jobs Spark.

Gestion des données en temps réel :

• Mettre en place des pipelines de traitement de données en temps réel à l'aide de technologies comme Apache Kafka et Apache Spark Streaming.

• Traiter les flux de données en continu pour fournir des analyses en temps réel et des insights instantanés.

Gestion de la qualité des données :

• Mettre en place des contrôles de qualité des données pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données.

• Développer des processus de nettoyage, de normalisation des données pour maintenir leur qualité.

Sécurité des données :

• Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles et confidentielles.

• Utiliser des fonctionnalités de sécurité avancées de Databricks telles que le chiffrement des données et la gestion des accès pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données.

Automatisation des workflows :

• Automatiser les workflows de traitement de données en planifiant et en orchestrant les jobs ETL à l'aide de Databricks Jobs ou d'autres outils de planification.

• Mettre en place des déclencheurs pour déclencher des actions en réponse à des événements spécifiques sur la plateforme de données.

Surveillance et gestion des opérations :

• Surveiller les performances et la santé de la plateforme de données en utilisant des outils de surveillance comme Databricks Metrics et Databricks Monitoring.

• Gérer les incidents et les problèmes opérationnels en assurant une disponibilité continue des services de données.

Collaboration avec les équipes métier :

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins en matière d'analyse de données et de reporting.

• Fournir un support technique et des conseils pour aider les utilisateurs à accéder et à analyser les données sur la plateforme Databricks.

Veille technologique :

• Suivre les évolutions dans le domaine du Big Data et du traitement des données pour intégrer les nouvelles technologies et les meilleures pratiques dans la plateforme de données Databricks.