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# Data Engineer Confirmé / Senior (F/H

- **Company:** METALINE SERVICES
- **Location:** Châtillon, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Microsoft Azure, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Apache Spark, Databricks
- **Published:** August 28, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=8b9262f10ecc23d2

## About the Role

* Forte expertise sur l'écosystème Cloud Azure, Databricks et Spark (impératif).
 * Maîtrise avancée des langages Python et SQL.
 * Compétences en QA/Testing de données et gestion du cycle de vie de la donnée.
 * Atouts complémentaires : maîtrise de Power BI et/ou expérience préalable dans les domaines Supply Chain / Logistique.

Aptitudes et Compétences Relationnelles

 * Polyvalence, autonomie et rigueur méthodologique.
 * Forte appétence pour l'analyse de données et la résolution de problématiques complexes.
 * Esprit d'équipe et excellente communication en français (impératif).

Expérience et formation

 * Formation supérieure en informatique, Data ou école d'ingénieurs (Bac+5).
 * Expérience confirmée de 4 à 10 ans sur un poste similaire de Data Engineer.

Process de recrutement

 * Premier échange téléphonique avec un Responsable recrutement Metaline
 * Un Entretien Technique
 * Rencontre avec le client

## Description

* Développement de pipelines Data : concevoir, développer et optimiser les flux et traitements de données au sein d'une squad data.
 * Architecture & modélisation : concevoir l'architecture technique nécessaire pour la valorisation des données et intégrer les différentes sources en garantissant leur cohérence.
 * Qualité de la donnée & gouvernance : définir les croisements de données, appliquer les règles de gouvernance, de sécurité et maintenir à jour les catalogues/référentiels data.
 * QA & Testing : intervenir sur les activités de QA et de tests pour sécuriser et fiabiliser l'ensemble des livrables de la Squad.
 * Support analytique : apporter votre appétence analytique et concevoir des tableaux de bord ou modèles d'analyse pour répondre aux cas d'usage métiers.


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