Data Engineer Confirmé F/H

Deloitte SAS
Puteaux, France
11 days ago
Apply on www.indeed.com
Prepare application

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
3 years minimum
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Amazon Web Services Data Analysis Microsoft Azure Cloud Computing Continuous Integration Extract Transform Load (ETL) Data Security Data Warehousing DevOps Python (Programming Language) DataOps SQL Databases
+10 more
Data Streaming Google Cloud Snowflake Apache Spark Generative AI Git Data Lakes Pyspark Docker Databricks

Job description

Rejoindre Deloitte France en tant que Data Engineer confirmé vous offre l’opportunité de jouer un rôle clé dans la conception, la construction et l’industrialisation de plateformes et produits Data au service de programmes de transformation d’envergure.

Vous travaillerez au sein d’équipes pluridisciplinaires, en collaboration avec des experts Data, Cloud, IA et métiers, afin d’accompagner nos clients dans la modernisation de leurs architectures Data et la valorisation de leurs données .

Vous contribuerez à définir et mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de Data Engineering, architecture Data, qualité, industrialisation et Cloud , notamment autour des principaux environnements du marché tels que AWS, GCP, Microsoft Azure, Databricks et Snowflake ., * Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables , depuis l’ingestion jusqu’à la mise à disposition des données.

  • Participer à la conception et à l’industrialisation de plateformes Data modernes dans des environnements Cloud.
  • Développer et optimiser les traitements de données batch et streaming afin de répondre aux enjeux de performance, de fiabilité et de volumétrie.
  • Contribuer aux choix d’architecture et de technologies Data , en collaboration avec les Data Architects, Cloud Architects et équipes métiers.
  • Mettre en œuvre les bonnes pratiques de Data Engineering et DataOps , notamment en matière d’automatisation, CI/CD, monitoring et déploiement.
  • Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données , ainsi que le respect des standards d’architecture et de développement.
  • Contribuer à la mise à disposition de données fiables pour les usages Analytics, BI, Data Science et IA générative .
  • Capitaliser sur les développements réalisés et contribuer à la création d’assets techniques réutilisables au sein des équipes.
  • Participer à la veille technologique autour des architectures Data modernes, du Cloud, de Databricks, Snowflake et des nouvelles pratiques de Data Engineering.

Requirements

  • 3 ans d’expérience minimum en Data Engineering , idéalement en conseil ou sur des projets Data complexes.
  • Formation Bac+5 en informatique, Data ou domaine scientifique.
  • Maîtrise de Python, SQL, Spark/PySpark et des environnements Cloud Azure, AWS ou GCP .
  • Bonne connaissance des architectures Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse et ETL/ELT .
  • Expérience sur Databricks et/ou Snowflake .
  • Maîtrise de la conception et de l’optimisation de pipelines de données .
  • Connaissance des pratiques DataOps/DevOps, CI/CD, Git et Docker .
  • Sensibilité aux enjeux de qualité, gouvernance et sécurité des données .
  • Bonnes capacités de communication, collaboration et résolution de problèmes .

About the company

Quel sera votre rôle dans la #TeamDeloitte ?

L’univers de la Data et de l’Intelligence Artificielle connaît une transformation majeure, portée par l’essor du Cloud, des plateformes Data modernes et de l’IA générative. Dans ce contexte, la capacité des entreprises à disposer de données fiables, accessibles, sécurisées et exploitables à grande échelle constitue plus que jamais un enjeu stratégique.

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.indeed.com
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

6:21 min

Investigating push inefficiencies with upstream Git experts

Jonathan Creamer · Coffee With Developers

2:07 min

Inspecting default bridge architectures and custom Docker networks

Oliver Seitz Oliver Seitz · World Congress 2025

1:22 min

Analyzing differences between mobile and traditional backend DevOps

Mete Baydar Mete Baydar · World Congress 2025

3:09 min

Balancing data science skillings alongside systems engineering rigor

Nico Schmidt · LIVE

56 sec

Favorite git commands and the importance of patch commits

Eileen Uchitelle Eileen Uchitelle +1 · Coffee With Developers

3:03 min

Career evolution in data engineering and AI platforms

Maria Apazoglou · Coffee With Developers

Videos

See all

Related articles

See all