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# Data Engineer Confirmé H/F

- **Company:** Starclay
- **Location:** Puteaux, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Data Streaming, Apache Spark, Gitlab, Git, Containerization, Gitlab-ci, Integration Tests, Kubernetes, Terraform, Docker, Jenkins, Databricks
- **Published:** September 16, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83381711.html

## About the Role

Issu d'une formation Bac +5 (ingénieur ou universitaire), vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en tant que data engineer et une mission concrète avec databricks.Expertise Technique : Développeur en Python, Spark et ScalaCertification : Une certification Databricks Certified Data Engineer Associate ou Professional est requiseCloud et Infra : Expérience sur AWS ou Azure. Maîtrise des outils Terraform, Jenkins ou GitLab CIConteneurisation : Pratique de Docker ou KubernetesData Responsable : Sensibilité aux enjeux RGPD, au Data Act et à l'optimisation environnementale des codesQualités : Rigueur analytique , excellente communication orale et rédactionnelle et curiosité technique, Issu d'une formation Bac +5 (ingénieur ou universitaire), vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en tant que data engineer et une mission concrète avec databricks.

 * Expertise Technique : Développeur en Python, Spark et Scala
 * Certification : Une certification Databricks Certified Data Engineer Associate ou Professional est requise
 * Cloud et Infra : Expérience sur AWS ou Azure. Maîtrise des outils Terraform, Jenkins ou GitLab CI
 * Conteneurisation : Pratique de Docker ou Kubernetes
 * Data Responsable : Sensibilité aux enjeux RGPD, au Data Act et à l'optimisation environnementale des codes
 * Qualités : Rigueur analytique , excellente communication orale et rédactionnelle et curiosité technique

EUR

Scala
AWS
Git
Jenkins
Kubernetes
Python
Terraform
Docker

## Description

Ingénierie de données : Concevoir, développer et tester des pipelines de données (Batch & Streaming) exclusivement sous Databricks.

 - Culture DevOps : Opérationnaliser les traitements via CI/CD et tests d'intégration, puis assurer la mise en production.
 - Performance et FinOps : Optimiser la consommation des ressources Cloud et la rapidité des traitements Databricks.
 - Expertise et Support : Intervenir en support expert pour la résolution d'incidents complexes par l'analyse des causes racines.
 - Outillage : Maintenir et faire évoluer les outils d'automatisation mis à disposition des développeurs data.


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