Senior Data Engineer – Spark/Databricks (Paris)
Summary
Senior Data Engineer consultant joining a Data team on a strategic banking-sector project in Paris: designing, building and industrializing data pipelines with PySpark/Spark, SQL and Databricks in a modern cloud environment (Azure/AWS), including Data Lake/Lakehouse design, workflow CI/CD and data-quality practices.
Dans le cadre d’un projet stratégique dans le secteur bancaire, nous recherchons un Consultant Senior Data Engineer pour renforcer une équipe Data et contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions Data au sein d’un environnement Cloud moderne.
Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des Data Platforms, Data Lake / Lakehouse et Databricks.
- Concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data.
- Développer des traitements distribués avec PySpark / Spark et SQL.
- Participer à la conception et à l’évolution de solutions Data Lake / Data Lakehouse.
- Développer et optimiser des traitements sur Databricks.
- Assurer l’ingestion, la transformation et la mise à disposition des données.
- Garantir la performance, la fiabilité et la qualité des traitements.
- Participer à l’industrialisation des workflows et aux processus CI/CD.
- Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Cloud et métiers.
- Contribuer à l’amélioration continue de la plateforme et à la mise en place des bonnes pratiques Data Engineering.
- Participer à la veille technologique sur les solutions et architectures Data.
Environnement technique
Une connaissance de Snowflake, Microsoft Fabric ou des outils d’orchestration Data serait un plus.
Profil recherché
- Bac+5 en informatique, Data Engineering, Data Science ou formation équivalente.
- 5 ans d’expérience minimum en Data Engineering.
- Expérience significative sur Databricks et PySpark.
- Très bonne maîtrise de Python et SQL.
- Bonne connaissance des architectures Data Lake / Data Lakehouse.
- Expérience sur un environnement Cloud Azure et/ou AWS.
- Solide expérience dans la conception et l’industrialisation de pipelines Data.
- Sensibilité aux enjeux de Data Quality, Data Governance et sécurité des données.
- Capacité à évoluer dans des environnements complexes et à forts enjeux.
- Autonomie, rigueur, esprit d’analyse et bonnes capacités de communication.
- Une expérience dans le secteur bancaire/financier est un plus.