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# Data Platform Engineer Databricks H/F

- **Company:** Databricks
- **Location:** La Garenne-Colombes, France (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Governance, Data Infrastructure, Python (Programming Language), Cloud Services, DataOps, Large Language Models, Apache Spark, Generative AI, Git, Data Lakes, Terraform, Databricks
- **Published:** October 14, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84395976.html

## About the Role

Profil recherchéCompétences avancées en Databricks (administration, workspaces, Unity Catalog)Compétences confirmées en DataOps sur Databricks (promotion entre environnements et catalogues, Asset Bundles)Maîtrise confirmée de Git et CI/CDCompétences confirmées en Python et SparkCompétences confirmées en Data engineering (pipelines, modélisation de données) appréciéesConnaissances junior en Terraform (provider Databricks)Connaissances junior en Cloud AWS / AzureConnaissances junior en IA générative (IA Databricks, cas d'usage LLM)Connaissances junior en Infrastructure / réseau, Fabric, SMUS, 1. Compétences avancées en Databricks (administration, workspaces, Unity Catalog)

 2. Compétences confirmées en DataOps sur Databricks (promotion entre environnements et catalogues, Asset Bundles)
 3. Maîtrise confirmée de Git et CI/CD
 4. Compétences confirmées en Python et Spark
 5. Compétences confirmées en Data engineering (pipelines, modélisation de données) appréciées
 6. Connaissances junior en Terraform (provider Databricks)
 7. Connaissances junior en Cloud AWS / Azure
 8. Connaissances junior en IA générative (IA Databricks, cas d'usage LLM)
 9. Connaissances junior en Infrastructure / réseau, Fabric, SMUS

EUR

Unity
Intelligence artificielle
AWS
Modélisation des données
Git
Python
Gouvernance des données

## Description

Le poste rejoint une équipe mutualisée dédiée au Business renouvelables et batteries. L'équipe accompagne les phases de développement, de construction et d'exploitation-maintenance de parcs éoliens, solaires et batteries. La plateforme data repose sur Databricks, et le data lake existant (legacy Azure) doit y être migré.

Objectif du poste

Être le référent Databricks de l'équipe : administrer et sécuriser la plateforme, renforcer la gouvernance et les bonnes pratiques, piloter la migration du legacy, et accompagner les utilisateurs, des data engineers aux utilisateurs métier. Le poste garantit aussi la cybersécurité, la conformité et la maîtrise des coûts.

Missions principales

 - Administration de la plateforme : administrer, superviser et maintenir les workspaces Databricks : compute, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents.
 - Gouvernance des données : mettre en oeuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance sur Databricks (structure des catalogues, organisation par domaines, règles d'accès, standards de nommage et de qualité), en conformité avec les politiques du Groupe.
 - Migration du data lake : piloter la migration vers Databricks :

 - évaluer le périmètre existant ;
 - définir l'architecture cible et la feuille de route ;
 - coordonner les vagues de migration avec les équipes data ;
 - sécuriser la bascule.
 - Accompagnement des utilisateurs : accompagner les nouveaux utilisateurs dans l'adoption de Databricks et des bonnes pratiques, par la documentation, le coaching et la formation.
 - DataOps : mettre en place la promotion des données et du code entre environnements (dev, test, prod) et catalogues, avec une CI/CD Git et les Databricks Asset Bundles. Diffuser les pratiques DataOps auprès des équipes.
 - Veille technologique : tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks, y compris l'IA, et les outils complémentaires, puis recommander leur adoption.
 - Reporting et communication : suivre l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les bonnes pratiques avec la communauté IT.

Principaux enjeux

 - Adoption de la gouvernance : faire adopter les standards de catalogue, de domaines et d'accès, tout en gardant la plateforme simple pour les utilisateurs métier.
 - Complexité de la migration : migrer sans perturber les usages métier, en préservant la qualité des données et le lineage.
 - Équilibre run / build : garantir stabilité, sécurité et maîtrise des coûts tout en menant la migration et en accompagnant les nouveaux cas d'usage.