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# Data Enginner Python / Spark / Airflow j F/H

- **Company:** INOCO
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, BigQuery, Code Review, Continuous Integration, Apache Hive, Python (Programming Language), OpenShift, Data Mesh, Software Engineering, SQL Databases, Data Streaming, Parquet, Google Cloud, Snowflake, Apache Spark, Generative AI, Data Lakes, Pyspark, Kubernetes, Apache Kafka, Terraform, Azure Synapse Analytics, Dynatrace, Docker, Databricks
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/inoco/jobs/data-enginner-python-spark-airflow-j-f-h_paris

## About the Role

* Python (niveau expert attendu), SQL avancé, Scala ou Java apprécié
 * Data : Spark (PySpark, Spark SQL), Airflow, dbt, Kafka, formats Parquet, Delta Lake ou Iceberg
 * Plateformes : Databricks, Snowflake, BigQuery ou Synapse selon le contexte client
 * Cloud : Azure, GCP ou AWS selon le contexte client
 * Infra : Kubernetes (souvent OpenShift en grand compte), Docker, Terraform, CI/CD, OTEL, Dynatrace
 * Qualité et gouvernance : Great Expectations, lineage (OpenLineage, Unity Catalog), catalogage
 * Patterns : architecture médaillon, batch et streaming, EDA, CDC, data mesh, * 12 ans+ d'expérience en développement logiciel, dont une expérience significative en tant que Lead Tech ou Staff Engineer.
 * Projets IA / GenAI / agentique en production (pas du POC).
 * À l'aise pour arbitrer en autonomie dans un environnement Agile exigeant.
 * Français + anglais courants à l'écrit et à l'oral (réunions client, doc technique).

## Description

* Conception et développement des pipelines de données en Python et Spark : ingestion multi-sources (bases, API, fichiers, flux), transformations à grande échelle, modélisation en couches (bronze, silver, gold).
 * Orchestration des traitements avec Airflow : écriture des DAG, gestion des dépendances, des reprises sur erreur et des backfills.
 * Fiabilité et performance : optimisation des jobs Spark, contrôles qualité, monitoring, gestion du run en production, sécurité et conformité des données.
 * Industrialisation : tests, CI/CD, conteneurisation, déploiement sur l'infrastructure cloud du client.
 * Travail en squad avec les data scientists, AI Engineers, Ops et équipes métier pour traduire leurs besoins en jeux de données exploitables.

Ce que tu feras en interne chez INOCO

 * Contribuer à structurer le pôle d'expertise Data : définir les standards, les bonnes pratiques et les architectures de référence (pipelines, orchestration, qualité, modélisation) sur lesquels la communauté INOCO s'aligne.
 * Faire monter en compétences les consultants intéressés par la data engineering : sessions techniques, code reviews croisées, accompagnement sur leurs missions.
 * Veille active sur l'écosystème (Spark, Airflow, dbt, Delta Lake, Iceberg, Databricks, outils de data quality et d'observabilité) et diffusion auprès de la communauté.
 * Pré-vente : appui aux ingénieurs d'affaires sur les sujets data complexes, contribution aux réponses techniques et aux chiffrages.
 * Animation : meet-ups, conférences, INOCODAY, projets internes. Tu peux porter les sujets qui te tiennent à cœur.

La stack typique