Data Engineer (H/F)

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data à fort volume, au sein d’un environnement international et orienté produit.

Vous rejoindrez une équipe technique en charge de construire, industrialiser et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exposer la donnée à destination des équipes Data et métiers.

L’environnement repose sur une Modern Data Stack, avec une architecture de type Lakehouse, et de forts enjeux autour de la scalabilité, de l’automatisation et de la qualité des données.

Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables.

Collecter, transformer et mettre à disposition des données provenant de différentes sources.

Développer des traitements en Python / PySpark / SQL.

Orchestrer les pipelines de données et les workflows avec Airflow.

Participer à la modélisation et à la structuration des données.

Développer et maintenir les transformations avec dbt.

Mettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la fiabilité des données.

Optimiser les performances et les coûts des traitements.

Participer à l’amélioration continue de la plateforme Data.

Contribuer aux sujets de Data Governance, Data Lineage et Data Contracts.

Appliquer les bonnes pratiques de Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, tests et documentation.

Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts et Data Scientists.

Environnement techniqueCloud : AWS / GCP

Data Platform : Databricks, S3

Processing : Spark / PySpark

Langages : Python, SQL, idéalement Scala

Orchestration : Airflow

Transformation : dbt

Data Quality : Great Expectations

Versioning / Delivery : Git, GitHub, CI/CD

Data : Lakehouse, Data Lineage, Data Governance, Data Contracts

Vous justifiez d’au moins 3 ans d’expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering.

Vous maîtrisez SQL et avez une bonne maîtrise de Python.

Vous avez une expérience significative sur Spark / PySpark.

Vous avez travaillé sur un environnement Cloud, idéalement AWS ou GCP.

Vous avez une expérience sur une ou plusieurs technologies telles que Databricks, Airflow ou dbt.

Vous maîtrisez les bonnes pratiques de développement logiciel : Git, CI/CD, tests et code review

Un bon niveau d’anglais est apprécié dans ce contexte international.