> Markdown version of [/jobs/ext/4008136-data-engineer-databricks-lyon](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4008136-data-engineer-databricks-lyon). 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 Databricks - Lyon - **Company:** Bial-X - **Location:** Limonest, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Architecture, Github, Python (Programming Language), SQL Databases, Google Cloud, Apache Spark, Databricks - **Published:** October 29, 2026 - **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/bial-x/jobs/data-engineer-databricks ## About the Role * Expérience : minimum 3 ans en data engineering (hors stage/alternance), dont au moins une année sur Databricks (AWS ou Azure). * Compétences techniques : + Solide expérience dans la gestion et la transformation de données à grande échelle. + Maîtrise de Databricks et de ses bonnes pratiques. + Solide expérience en Python, Apache Spark et SQL. + Connaissance des outils de développement continue et d'industrialisation : CI/CD, IaC, GitHub, Azure DevOps. * Qualités personnelles : + Autonomie, esprit analytique, sens de l'initiative, forte capacité à résoudre les problèmes. + Excellentes capacités de communication et de travail en équipe. ## Description En tant que Data Engineer, vous serez amené(e) à : * Concevoir et déployer des architectures de données robustes et évolutives, alignées sur les enjeux stratégiques. * Développer, automatiser et maintenir des pipelines de données pour la collecte, la transformation et la mise à disposition des données. * Optimiser les performances, la sécurité et les coûts des infrastructures cloud. * Implémenter des solutions de stockage et d'ingestion performantes et conformes à l'architecture cible. * Définir les standards et bonnes pratiques pour les déploiements, y compris les connecteurs de collecte de données. * Collaborer avec les équipes de développement pour faciliter l'adoption du cloud et garantir la cohérence technique. * Assurer une veille technologique sur les innovations cloud (AWS, Azure, GCP) et les pratiques avancées en data engineering.