> Markdown version of [/jobs/ext/3765903-data-engineer-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3765903-data-engineer-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Data Engineer H/F

- **Company:** ACENSI SERVICES
- **Location:** Courbevoie, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Continuous Integration, Data Architecture, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), Scaled Agile Framework, SQL Databases, Delivery Pipeline, Apache Spark, Data Lakes, Pyspark, Data Management, Restful APIs, Databricks
- **Published:** October 16, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84459848.html

## About the Role

Bac +5 en informatique ou formation équivalente.Minimum 7 ans d'expérience en Data Engineering.Expérience significative en environnement Databricks et AWS.Maîtrise de Python, SQL, PySpark.Solides compétences en modélisation et qualité des données.Expérience sur les APIs REST et les pratiques CI/CD.Expérience de Tech Lead ou référent technique.Bonne connaissance des méthodologies Agile / SAFe., * Bac +5 en informatique ou formation équivalente.

 * Minimum 7 ans d'expérience en Data Engineering.
 * Expérience significative en environnement Databricks et AWS.
 * Maîtrise de Python, SQL, PySpark.
 * Solides compétences en modélisation et qualité des données.
 * Expérience sur les APIs REST et les pratiques CI/CD.
 * Expérience de Tech Lead ou référent technique.
 * Bonne connaissance des méthodologies Agile / SAFe.

EUR

ETL
Force de proposition
API
SQL
AWS
Gestion des données
Python
API REST

## Description

Architecture Data & conception des solutions

 - Participer à la conception des architectures techniques en collaboration avec les équipes Data et Métiers.
 - Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions de la plateforme.
 - Concevoir et faire évoluer des architectures de données basées sur la Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold).
 - Comprendre les besoins fonctionnels afin de proposer les solutions les plus adaptées.
 - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, chiffrages).

Conception & développement Data Engineering

 - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT).
 - Mettre en oeuvre et orchestrer les traitements de données via Databricks.
 - Modéliser les données dans Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de performance et de gouvernance.
 - Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données.
 - Assurer la documentation technique des solutions développées.

Performance, qualité & exploitation

 - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production.
 - Optimiser les traitements Spark et Databricks.
 - Mettre en place des mécanismes de Data Quality, monitoring et alerting.
 - Analyser et corriger les incidents de production.
 - Contribuer à l'amélioration continue des processus d'exploitation.

Industrialisation & leadership technique

 - Développer, tester et déployer les composants via des pipelines CI/CD.
 - Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques Data Engineering.
 - Participer aux orientations techniques et aux choix d'architecture.
 - Promouvoir les approches d'AI-Augmented Data Engineering.
 - Contribuer à l'innovation et à l'optimisation continue de la plateforme.