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# Data Engineer F/H

- **Company:** Viveris
- **Location:** Brussel, Belgium (Remote available)
- **Experience:** Starter
- **Salary:** €40,000.0 - €45,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Amazon S3, Microsoft Azure, BigQuery, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, DevOps, Apache Hadoop, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Google Cloud, Snowflake, Apache Spark, Data Lakes, Pyspark, Databricks
- **Published:** June 6, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.be/jobad/be9b737041210252f2b94411a95bc1815f

## About the Role

Diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou d'un Master (Bac+5) en informatique, mathématiques, data engineering ou domaine équivalent.Vous justifiez d'une première expérience réussie en Data Engineering, idéalement dans un environnement cloud ou distribué.
Vous êtes reconnu(e) pour :

 - votre sens du détail et votre rigueur technique
 - votre capacité d'analyse et de résolution de problèmes
 - votre autonomie, votre organisation et votre capacité à travailler en équipe
 - votre intérêt pour les architectures data modernes et les bonnes pratiques DevOps
La maîtrise de l'anglais professionnel est un plus selon les projets.
Compétences techniques:

 - Python / SQL
 - Spark / PySpark (ou équivalent)
 - ETL/ELT et traitements batch & streaming
 - AWS, Azure ou GCP
 - Data Lake / Data Warehouse (S3, ADLS, BigQuery, Snowflake...)
 - Architectures distribuées : Spark, Databricks, Hadoop
 - Tests automatiques, observabilité des pipelines
 - Catalogage & gouvernance (Data Catalog, Data Quality tools)

## Description

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming)

 - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT)
 - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques
 - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse)
 - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables
 - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data
 - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation


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