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# Data Engineer Expert Python / Databricks / Spark - F/H

- **Company:** Ingéniance
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Airflow, Amazon Web Services, Unit Testing, C Sharp (Programming Language), Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), Query Optimization, Standard Sql, SQL Databases, Apache Spark, Pyspark, Databricks
- **Published:** September 5, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=f5f8caada2bafbd6

## About the Role

Formation Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou équivalent. Expérience confirmée de 5 ans minimum en data engineering, avec une maîtrise experte de Python (v3) et une solide pratique de .NET/C#. Vous êtes à l'aise avec SQL et les data warehouses relationnels. Une expérience sur Databricks/PySpark et AWS est un vrai atout, de même qu'une pratique d'Airflow. La connaissance des séries temporelles et du forecasting sera appréciée. Vous êtes autonome, rigoureux, orienté qualité et capable de collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires (Data Analysts, Data Scientists, architectes). Niveau d'anglais professionnel indispensable (langue de travail de l'équipe). Méthodes Agile appréciées.

## Description

Vous intégrez une équipe data dont la mission est d'industrialiser et de sécuriser les processus d'acquisition, de préparation et de qualification de données orientées prévision (forecasting) dans le domaine de l'énergie. Vos principales responsabilités :

 * Concevoir et développer des pipelines ETL robustes en Python et .NET/C# pour l'acquisition et la transformation de données structurées et non structurées
 * Garantir la qualité de la donnée : dédoublonnage, validation, standardisation, référencement
 * Créer et maintenir des DAGs Airflow pour orchestrer les dépendances entre traitements ETL
 * Exploiter la plateforme Databricks : exécution de jobs Spark, gestion des clusters, optimisation des requêtes SQL
 * Concevoir des schémas de données performants et optimiser les requêtes sur des entrepôts de données relationnels
 * Contribuer aux choix d'architecture et à la mise en place des bonnes pratiques data au sein de l'équipe
 * Rédiger les spécifications techniques et les tests unitaires associés
 * Assurer le monitoring en production et la maintenance des traitements déployés


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