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# Data Engineer Databricks/AWS

- **Company:** Visian
- **Location:** Paris, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Validation, Data Cleansing, Python (Programming Language), Raw Data, SQL Databases, Apache Spark, Data Lakes, Pyspark, Data Management, Databricks
- **Published:** June 29, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=7601ee800c913f91

## About the Role

SQL
Niveaux d'expérience Python V3 Confirmé
Niveaux d'expérience Pyspark Confirmé
Databricks (unity catalog, workflow, job, notebook) Confirmé
AWS (Lambda, ECS, Step Function) confirmé

## Description

Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées.

Les principales responsabilités incluent :

Qualification et gestion des données :

 * Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité

 * Intégration des éléments

 * Structuration des données (sémantique, etc.)

 * Cartographie des éléments disponibles

 * Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.)

 * Validation des données

 * Création éventuelle du référentiel de données

La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet :

 * L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs

 * La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers), * Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces

 * Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies)

 * Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données

 * Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données

 * Soutien et promotion des meilleures pratiques

 * Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle

 * Rédaction et mise à jour de la documentation technique


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