Data Engineer - Databricks H/F

En tant que Data Engineer Senior, vous jouerez un rôle clé dans la construction, l'optimisation et la fiabilisation de nos pipelines de données à grande échelle, au coeur de notre plateforme analytique. Votre expertise sur Databricks et l'environnement Spark sera essentielle pour garantir des traitements performants, sécurisés et scalables., Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données sur Databricks (Spark/Delta Lake).

• Optimiser les performances de traitement et garantir la qualité des données (cleaning, validation, partitioning).

• Participer à l'architecture de la data platform (modularité, sécurité, gestion des coûts).

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Science, BI, et Produit pour alimenter les cas d'usage.

• Implémenter les bonnes pratiques de versioning, CI/CD et tests sur les pipelines (Git, dbx, Unity Catalog).

• Assurer le monitoring, l'observabilité et la documentation des traitements.

• Être force de proposition sur les choix technologiques et accompagner les profils plus juniors., Connaissances en gestion des accès, catalogues de données, et gouvernance (Unity Catalog, Lakehouse).

• Savoir-Etre : rigueur, autonomie, esprit d'équipe, capacité à industrialiser des solutions complexes.

Processus de recrutement :

• Prise de contact téléphonique (5/10min)

• 1er entretien : Présentation de vos expériences et projets + présentation globale MP DATA (45min/1h)

• Test technique adapté à votre métier et sur un cas d'usage concret

• 2ème entretien : Entretien Technique (1h)

• 3ème entretien : Visite de nos locaux à Boulogne-Billancourt (92100) et échange avec notre Directeur d'Agence

Bac +5 en informatique, systèmes d'information ou formation équivalente.

• Minimum 5 ans d'expérience en tant que Data Engineer dans des environnements distribués (Big Data).

• Maîtrise avancée de Databricks, Apache Spark (PySpark), Delta Lake et de l'écosystème cloud (Azure, AWS ou GCP).

• Bonne connaissance de SQL, des formats de données (Parquet, Avro) et des principes d'optimisation de requêtes.

• Solide expérience sur des outils d'orchestration (ex : Airflow, dbx, Data Factory, Dagster, etc.).

• Pratique des workflows CI/CD (Git, DevOps, Terraform un plus).