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# Data Engineer Skywise H/F

- **Company:** SOHOFT
- **Location:** Toulouse, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Feature Engineering, Apache Spark, Pyspark
- **Published:** September 7, 2026
- **Apply:** https://www.pmejob.fr/offre-emploi-data-engineer-skywise-toulouse-2607538.html

## About the Role

Issu d'une formation en data / informatique, tu disposes d'au moins 3 ans d'expérience en environnement data industriel ou à forte volumétrie. - Tu maîtrises Spark / PySpark et les traitements distribués. - Tu as une excellente maîtrise de SQL (requêtes avancées, optimisation). - Tu utilises Python dans un contexte data industrialisé (hors simple exploration). - Tu as une expérience sur Power BI (modélisation, DAX, performance). - Une expérience sur Skywise ou dans un environnement aéronautique / industriel est un fort plus. - Tu fais preuve d'une rigueur d'exécution indispensable en production critique. - Tu es autonome, doté d'un fort esprit d'analyse et d'un bon sens du collectif. SoHow !- On se prend un café (ou autre), on échange, et ensuite on passe aux choses sérieuses. Of course, ce poste est ouvert aux salariés avec une reconnaissance Travailleurs handicapés
Expérience exigée : 2 à 4 ans
Niveau d'étude souhaité : BAC +4/5

## Description

SoWho !- Si tu es à l'aise aussi bien en build qu'en run, que tu aimes concevoir, industrialiser et faire évoluer des pipelines data critiques... alors tu es clairement au bon endroit ! SoWhat !- Pour renforcer les équipes data de notre client grand compte industriel, nous recherchons un Data Engineer Skywise pour intervenir sur des environnements data critiques et à fort enjeu métier. Et pour mener tout ça à bien, tu seras amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur la plateforme Skywise. - Intervenir en build et en run sur des flux de données industriels critiques (ingestion, transformation, exposition). - Développer des traitements distribués à l'aide de Spark / PySpark. - Exploiter et optimiser des requêtes SQL complexes sur de gros volumes de données. - Utiliser Python pour l'industrialisation des traitements data (structuration du code, automatisation, qualité). - Contribuer à la mise
à disposition des données pour les usages Power BI (modélisation, performance, fiabilité). - Participer à des projets IA / Machine Learning (préparation des données, feature engineering, intégration des modèles). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données dans un environnement de production critique. - Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier (ingénierie, maintenance, opérations). - Rédiger la documentation technique et évoluer dans un contexte international anglophone.


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