Data Engineer Databricks (Azure) - Recrutement international (Montréal) F/H

AGILEDSS FRANCE
Nantes, France
3 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
4 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English, French

Tech stack

Artificial Intelligence Microsoft Azure Cloud Computing Continuous Integration Information Engineering Azure Data Lake SQL Databases Azure Data Factory Snowflake Git Microsoft Fabric Data Lakes
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Pyspark Terraform Databricks

Job description

Pour soutenir notre croissance, nous recherchons un(e) Data Engineer Databricks (Azure) souhaitant contribuer à des projets stratégiques auprès de nos clients québécois. Vous interviendrez sur des mandats variés de :

  • Modernisation Cloud ;
  • Conception de plateformes Data Lake et Lakehouse ;
  • Analytique avancée et projets liés à l’intelligence artificielle ;
  • Gouvernance et qualité des données.

Nos consultants collaborent avec des organisations ayant déjà plusieurs années de maturité Cloud, disposant de plateformes de données à grande échelle et investissant dans des initiatives stratégiques portées par leurs directions Data. Les consultants ne se limitent pas à la réalisation technique. Ils accompagnent également les clients dans la compréhension de leurs enjeux, la définition des solutions et les choix technologiques qui soutiennent leurs objectifs d’affaires. Le cœur du rôle consiste à concevoir et développer des solutions de traitement de données sur Databricks, en s’appuyant sur les services de l’écosystème Azure.

Vos responsabilités

  • Concevoir, développer et optimiser des solutions de traitement de données sur Databricks ;
  • Développer des pipelines de données robustes et évolutifs à l’aide de PySpark ;
  • Participer à la conception et à l’évolution d’architectures Lakehouse basées sur Databricks ;
  • Intégrer, transformer et valoriser des données provenant de multiples sources ;
  • Exploiter les services de l’écosystème Azure (ADF, ADLS, Fabric, etc.) pour soutenir les solutions développées sur Databricks ;
  • Collaborer avec les architectes, analystes et clients dans la définition des solutions ;
  • Contribuer à l’automatisation, aux tests et aux déploiements des solutions ;
  • Optimiser les performances, les coûts et la fiabilité des traitements ;
  • Participer à la mise en production et à l’amélioration continue des plateformes de données.

Requirements

Minimum 4 ans d’expérience en ingénierie de données ;

  • Expérience significative sur Databricks dans un contexte professionnel ;
  • Solide maîtrise de PySpark ;
  • Expérience des services Azure liés à l’ingénierie de données.

Compétences clés

  • Databricks ;
  • PySpark ;
  • Delta Lake ;
  • SQL. Environnement Azure

  • Azure Data Factory (ADF) et/ou Microsoft Fabric ;
  • Azure Data Lake Storage (ADLS) ;
  • Git et CI/CD. Atouts

  • Snowflake ;
  • Terraform ;
  • Azure DevOps ;
  • Certifications Azure ou Databricks. Langues

  • Français courant ;

  • Niveau d’anglais permettant d’interagir efficacement avec des clients, partenaires et collègues dans un environnement bilingue.

Savoir-être Nous recherchons une personne :

  • Passionnée par les technologies Data ;
  • À l’aise dans un environnement de consultation ;
  • Reconnue pour sa collaboration et son esprit d’analyse ;
  • Motivée par un projet de mobilité internationale vers le Québec.

About the company

Montréal, Québec (Canada) / Recrutement international Cette opportunité est destinée aux personnes résidant à l’extérieur du Canada et souhaitant s’établir à Montréal., agileDSS est une firme de service-conseil spécialisée dans la donnée, l’analytique, le Cloud et l’intelligence artificielle. Basée à Montréal, avec des bureaux à Québec et Nantes, nous accompagnons depuis plus de 20 ans de grandes organisations canadiennes et françaises dans la conception et l’évolution de leurs plateformes de données. Rejoindre agileDSS, c’est intégrer une équipe à taille humaine où l’expertise technique, le partage de connais…

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