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Vous intégrerez une Data Factory au sein d’un Data Office, dont la mission est de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier.
L’équipe adopte une approche « produit », centrée sur les utilisateurs, afin de répondre aux besoins concrets des métiers tout en garantissant la performance, la sécurité et l’évolutivité des solutions.
Missions principales
Transformer les données brutes en données exploitables et requêtables dans le Data Lake.
Consolider et orchestrer les données au fur et à mesure de leur ingestion.
Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers :
création de Business Views ;
réintégration des données dans le SI ;
mise en place de services de scoring.
Participer à la conception et à l’évolution du socle technique Data.
Développer, automatiser et industrialiser les pipelines de données.
Fiabiliser le cycle de développement et de mise en production des traitements Data.
Mettre en place et respecter un processus qualité comprenant :
documentation ;
tests unitaires ;
tests d’intégration ;
commentaires du code ;
gestion du versioning.
Collaborer avec les différents interlocuteurs du projet : PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers.
Profil recherché
Formation
Diplôme de Master ou école d’ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire.
Spécialisation en Data appréciée.
Expérience
Minimum 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer.
Expérience dans un environnement Cloud / Azure / Databricks idéalement.
Compétences techniques
Maîtrise avancée de PySpark / Spark avec Python.
Bonne expertise de l’écosystème Azure :
Data Factory ;
Databricks ;
Data Lake Storage ;
DevOps ;
Git ;
pipelines CI/CD.
Solide expérience en traitement de données :
Batch ;
Streaming.
Bonne connaissance des bases de données :
SQL / bases relationnelles ;
NoSQL, notamment Cosmos DB, MongoDB, etc.
Méthodologies
Bonne maîtrise des méthodes Agile : Scrum, Kanban.
Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires et différents interlocuteurs techniques et métiers.
Qualités personnelles
Rigueur.
Autonomie.
Esprit d’innovation.
Bonne capacité de communication.
Adaptabilité.
Esprit collaboratif.
Environnement de travail
Cloud : Azure
Data Platform : Databricks + Data Lake
Data Engineering : PySpark / Python
Orchestration : Azure Data Factory
Bases de données : SQL + NoSQL
DevOps : Azure DevOps, Git, CI/CD
Traitement des données : Batch et Streaming
Équipe Data Factory / Data Office
Organisation en Agile : Scrum ou Kanban
Travail en collaboration avec :
Data Engineers
Data Architects
Product Owners (PO)
Business Analysts (BA)
Testeurs
Équipes métiers
Équipes IT / DevOps
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