> Markdown version of [/jobs/ext/2380065-data-engineer-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2380065-data-engineer-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Engineer (H/F) - **Company:** Linkup Partner - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Data Analysis, Cloud Computing, Code Review, Continuous Integration, Data Governance, Data Warehousing, Github, Python (Programming Language), Scrum Methodology, Software Engineering, SQL Databases, Management of Software Versions, Apache Spark, Git, Pyspark, Data Lineage, Databricks - **Published:** August 25, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=9c3f782d9a4e84cc ## About the Role 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. ## Description 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 ## Related Videos - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Innovating Developer Tools with AI: Insights from GitHub Next](https://www.wearedevelopers.com/videos/1268-innovating-developer-tools-with-ai-insights-from-github-next) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [AI Model Management Life Circles: ML Ops For Generative AI Models From Research to Deployment](https://www.wearedevelopers.com/videos/1152-ai-model-management-life-circles-ml-ops-for-generative-ai-models-from-research-to-deployment) - [Bringing AI Model Testing and Prompt Management to Your Codebase with GitHub Models](https://www.wearedevelopers.com/videos/1536-bringing-ai-model-testing-and-prompt-management-to-your-codebase-with-github-models) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Where To Find Software Engineering Jobs](https://www.wearedevelopers.com/magazine/396-where-to-find-software-engineering-jobs) - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Fully Remote Software Engineer Jobs](https://www.wearedevelopers.com/magazine/447-fully-remote-software-engineer-jobs) - [The 12 Best Jobs for Software Engineers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/401-the-12-best-jobs-for-software-engineers) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market)