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# Data Engineer Databricks Lyon H/F

- **Company:** Groupe Delta
- **Location:** Lyon, France
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €42,000.0 - €50,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Automation of Tests, Unit Testing, Big Data, Cloud Computing, Software Quality, Code Review, Apache Hive, Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Strategies of Testing, Management of Software Versions, Data Ingestion, Apache Spark, Git, Pytest, Data Lakes, Pyspark, Integration Tests, Databricks
- **Published:** September 10, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83203695.html

## About the Role

Profil recherché3 à 8+ ans d'expérience en ingénierie DataCapacité à évoluer efficacement au sein d'équipes agiles et pluridisciplinairesFort esprit analytique et grande rigueurAutonomie, proactivité et sens des responsabilitésCapacité à communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniquesSavoir prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagementsEsprit de synthèse et orientation résultats et valeur métierBonne connaissance des environnements Business Intelligence, Big Data et des architectures LakehouseExpérience sur des plateformes Data modernes (Cloud)Maîtrise de SQL et notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile)Bagage en software engineering pour écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en PythonApplication des bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommageSensibilisation aux
principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d'intégration, revue de code)À l'aise avec les outils de versioning (Git) et workflows collaboratifsCapacité à concevoir des pipelines Data comme des produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, évolutivité et observabilitéBonne maîtrise de la plateforme Databricks en contexte Data EngineeringUtilisation avancée d'Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines DataConnaissance de Delta Lake et de ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)Maîtrise des différentes méthodes d'ingestion de données de la plateformeConnaissance et implémentation du framework Spark Declarative PipelinesMise en place de stratégies de tests automatisés pour les pipelines incluant : tests unitaires (ex. pytest), contrôles de qualité des données (DQX, SDP Expectations)Certification recommandée : Databricks Certified Data Engineer Associate (ou équivalent), 1. 3 à 8+ ans d'expérience en ingénierie Data

 2. Capacité à évoluer efficacement au sein d'équipes agiles et pluridisciplinaires
 3. Fort esprit analytique et grande rigueur
 4. Autonomie, proactivité et sens des responsabilités
 5. Capacité à communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques
 6. Savoir prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagements
 7. Esprit de synthèse et orientation résultats et valeur métier
 8. Bonne connaissance des environnements Business Intelligence, Big Data et des architectures Lakehouse
 9. Expérience sur des plateformes Data modernes (Cloud)
 10. Maîtrise de SQL et notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile), Apache spark
Business Intelligence
Contrôle qualité
SQL
Modélisation des données
Git
Développement logiciel
Pro-activité
Big data
Python
Autonomie
Esprit d'analyse

## Description

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l'optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au coeur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science., Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables

 - Collaborer efficacement au sein d'équipes agiles et pluridisciplinaires, en lien avec les équipes Data, IT et métiers
 - Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données
 - Prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagements
 - Communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques
 - Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel pour assurer la maintenabilité et la testabilité des pipelines
 - Concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l'évolutivité et de l'observabilité
 - Mettre en place des stratégies de tests automatisés pour les pipelines, incluant tests unitaires et contrôles de qualité des données

Outils & Environnement

 - Plateforme Databricks dans un contexte Data Engineering
 - Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines Data
 - Delta Lake et ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)
 - Méthodes d'ingestion de données sur la plateforme Databricks
 - Framework Spark Declarative Pipelines
 - Outils de tests automatisés : pytest, contrôles qualité des données (DQX, SDP Expectations)
 - Gestion de version avec Git et workflows collaboratifs associés
 - Langage SQL pour interrogation des données
 - Programmation en Python avec bonnes pratiques de software engineering (structuration, modularité, conventions de nommage, gestion des dépendances)
 - Environnements Business Intelligence, Big Data et architectures Lakehouse
 - Plateformes Data modernes (Cloud), 11. Bagage en software engineering pour écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python
 12. Application des bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage
 13. Sensibilisation aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d'intégration, revue de code)
 14. À l'aise avec les outils de versioning (Git) et workflows collaboratifs
 15. Capacité à concevoir des pipelines Data comme des produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, évolutivité et observabilité
 16. Bonne maîtrise de la plateforme Databricks en contexte Data Engineering
 17. Utilisation avancée d'Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines Data
 18. Connaissance de Delta Lake et de ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)
 19. Maîtrise des différentes méthodes d'ingestion de données de la plateforme
 20. Connaissance et implémentation du framework Spark Declarative Pipelines
 21. Mise en place de stratégies de tests automatisés pour les pipelines incluant : tests unitaires (ex. pytest), contrôles de qualité des données (DQX, SDP Expectations)
 22. Certification recommandée : Databricks Certified Data Engineer Associate (ou équivalent)


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