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# Développeur Data - IA H/F

- **Company:** Exiptel
- **Location:** Saint-Denis, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Microsoft Azure, Big Data, Code Coverage, Code Review, Continuous Integration, JSON, Python (Programming Language), Ansible, SQL Databases, Virtual Machines, Azure Data Factory, Apache Spark, Git, Pyspark, Gitlab-ci, Terraform, Code Restructuring, Jenkins, Databricks
- **Published:** July 25, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81683565.html

## About the Role

Profil recherché3 - 10 ans d'experienceTechnologies : Azure Databricks, Spark (Scala et PySpark), Jenkins, Airflow, Ecosysteme Databricks (Databricks Workflows, DeltaLake), Azure (Azure Data Factory, AKV, Adls, BlobStorage), GitLab CI, SQL, Terraform, Technologies : Azure Databricks, Spark (Scala et PySpark), Jenkins, Airflow, Ecosysteme Databricks (Databricks Workflows, DeltaLake), Azure (Azure Data Factory, AKV, Adls, BlobStorage), GitLab CI, SQL, Terraform

EUR

Ansible
Unity
Préparation des surfaces
Scala
SQL
Git
Jenkins
Python
Terraform
JSON

## Description

Pour une mission longue pour un grand groupe, nous recherchons plusieurs développeur Data

 - Gestion JSON - traitement des json complexes avec multiples imbrications variables
 - Gestion de format Delta (similaire JSON) sous Databricks
 - Python / SQL / Databricks / Spark

 - Développement et déploiement de Jobs Spark (PySpark et Scala) en CI/CD sur Azure Databricks

 - Optimisation des chaines de traitements Big Data en termes de temps d'exécution et de couts des machines virtuelles (Cloud Azure)

 - Migration de l'architecture des données vers une architecture médaillon (Bronze, Silver, Gold)

 - Création de jobs de mise en qualité de la donnée (couche silver) : nettoyage, dédoublonnage, masquage de la donnée

 - Migration code contenu dans JARs (Spark Scala) vers code en PySpark sur notebooks, compatible avec Unity Catalog

 - Automatisation des déploiements et des livrables (Gitlab-Ci, Ansible, Jenkins)

 - Migration de l'écosystème Databricks existant vers Unity Catalog

 - Migration de parquet et orc à delta

 - Passage progressivement à une lecture de table au lieu d'une lecture directe des fichiers du datalake

 - Création d'une couche « silver » servant de couche de mise en qualité des données « bronze » avant

consommation dans des tables gold à valeur métier

 - Orchestration de jobs Spark sur Databricks Workflows

 - Modélisation et conception de nouvelles chaines de traitement, en collaboration avec les équipes métier (architecture

data)

 - Refactoring global de l'application et augmentation de la couverture de test du code (de 30% à 90%)

 - Revues de code et mise en place de contrôles techniques et automatisés de la qualité de la donnée (via Notebooks


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