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# Ingénieur Data (h/f)

- **Company:** Adecco
- **Location:** Villeneuve-d'Ascq, France (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €45,000.0 - €50,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Cloud Computing, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), SQL Databases, Data Ingestion, Apache Spark, Git, Databricks
- **Published:** October 15, 2026
- **Apply:** https://www.meteojob.com/jobs/57501424

## About the Role

* Formation en informatique, data, ingénierie ou équivalent.
 * Minimum 3 ans d'expérience en Data Engineering (dont alternance acceptée).
 * Solide expérience dans la construction de pipelines data et l'intégration de données.
 * À l'aise avec la collecte de données externes (API, open data, partenaires…).
 * Bonne culture architecture data et cloud.
 * Capacité à travailler en transverse avec des équipes métiers.
 * Anglais courant indispensable.
 * Autonomie, rigueur, curiosité et esprit de structuration.

## Description

En tant que Data Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la construction et la fiabilisation des pipelines de données, au service des équipes Data, Marketing et Finance.

Vos principales responsabilités :

 * Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données (internes et externes).
 * Identifier, collecter et intégrer des sources de données externes pertinentes.
 * Construire et faire évoluer les architectures data (ETL/ELT, datawarehouse, datalake).
 * Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données.
 * Optimiser les performances, les coûts et la scalabilité des flux data.
 * Travailler en collaboration étroite avec les Data Scientists, Analysts et équipes métiers.
 * Contribuer à l'industrialisation, à la documentation et aux bonnes pratiques Data.

Vous interviendrez dans un environnement data moderne basé sur Databricks et Apache Spark, avec un fort usage de Git pour la gestion de code. Le poste nécessite de bonnes compétences en SQL et en Python pour la manipulation, l'analyse et l'industrialisation des données.