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# Data Engineer Senior H/F

- **Company:** Everience France
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Microsoft Windows, Artificial Intelligence, Airflow, Amazon S3, Confluence, JIRA, Unit Testing, Python (Programming Language), Machine Learning, Oracle (Applications), SQL Databases, Data Storage Technologies, Feature Engineering, Informatica Powercenter, Large Language Models, Apache Spark, Generative AI, Git, Pyspark, Information Technology, Jenkins
- **Published:** September 15, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83358741.html

## About the Role

Diplôme Bac +5 (Data, Informatique ou équivalent), et vous justifiez de minimum 8 ans en tant que Data Engineer.-Solide expérience Python & Spark appliqués à la data -Notions de Machine Learning (scikit-learn, feature engineering) -Bon relationnel pour interagir avec les équipes métier -Connaissance des outils Informatica -Appétence pour les outils LLM/GenAI appliqués à l'exploration de données -Capacité à documenter et structurer vos livrables, Diplôme Bac +5 (Data, Informatique ou équivalent), et vous justifiez de minimum 8 ans en tant que Data Engineer.

-Solide expérience Python & Spark appliqués à la data
-Notions de Machine Learning (scikit-learn, feature engineering)
-Bon relationnel pour interagir avec les équipes métier
-Connaissance des outils Informatica
-Appétence pour les outils LLM/GenAI appliqués à l'exploration de données
-Capacité à documenter et structurer vos livrables

EUR

Machine learning
Business Intelligence
Windows
Intelligence artificielle
Confluence
SQL
Git
Jenkins
Python
Jira

## Description

Vous intégrerez l'équipe Data au sein de la R&D pour piloter la modernisation complète de la plateforme BI, en remplaçant un existant (Informatica, Oracle 19) par une architecture moderne basée sur un Lakehouse. Un projet où vous aurez un impact direct et visible : vos développements alimenteront directement l'équipe marketing en données structurées et fiables., Architecture & Développement

 - Définir l'organisation du Lakehouse sur S3
 - Concevoir des pipelines de chargement en Spark, PySpark et Python
 - Mettre en place l'ordonnancement des traitements via Dagster
 - Développer des solutions de collecte et de stockage de données

Qualité & Suivi

 - Documenter les développements et réaliser les tests unitaires
 - Mettre en place un suivi des traitements
 - Assurer l'assistance à la recette avec la MOA et les utilisateurs
 - Rendre compte de l'avancement et des blocages aux pilotes du projet

Collaboration

 - Échanger avec les équipes transverses
 - Contribuer à des études techniques et fonctionnelles

Environnement technique :Python, Spark, PySpark, SQL, Git, Jenkins (CI), Jira · Confluence, Windows 10 + WSL


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