Solutions Engineer / Data Engineer Senior - Azure & Databricks - Freelance (H/F)
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Collective.work Solutions Engineer / Data Engineer Senior - Azure & Databricks - Freelance (H/F)
Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Solutions Engineer / Data Engineer Senior Azure & Databricks.
Le contexte
Un grand groupe international, présent sur plusieurs marchés et zones géographiques, industrialise sa plateforme data sur Azure et Databricks. L'enjeu n'est pas de construire un pipeline de plus : il s'agit de transformer des besoins métier hétérogènes, exprimés par des équipes réparties dans plusieurs pays, en solutions data fiables, gouvernées et réutilisables.
Le poste est hybride par nature. On attend autant de la profondeur technique (architecture Lakehouse, PySpark, industrialisation) que de la capacité à s'asseoir avec des équipes métier, cadrer un besoin flou, challenger une demande et proposer une réponse qui tienne dans la durée. C'est ce qui distingue un Solutions Engineer d'un pur Data Engineer.
Ce sur quoi tu vas travailler
*
Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion et de transformation sur Databricks (PySpark, Delta Lake, architecture médaillon)
*
Intégrer des sources hétérogènes : APIs REST/SOAP, ERP, fichiers, flux événementiels
*
Mettre en place et faire vivre les contrôles de qualité, de fraîcheur et de monitoring des données
*
Cadrer les besoins avec les équipes métier et les traduire en solutions techniques documentées et réplicables
*
Contribuer aux standards de l'équipe : revues de code, CI/CD, gouvernance (catalogue, droits d'accès, traçabilité)
*
Arbitrer les sujets de coût et de performance sur la plateforme
Le profil attendu
*
Expérience confirmée en Data Engineering dans des environnements à fort volume et à forte exigence de fiabilité
*
Maîtrise solide de Python / PySpark, SQL, Databricks (Delta Lake, jobs, gouvernance) et de l'écosystème Azure (stockage, orchestration, sécurité, flux temps réel)
*
Pratique réelle de l'industrialisation : CI/CD, tests, infrastructure as code, monitoring
*
Aisance avec les interlocuteurs non techniques : tu sais expliquer un arbitrage d'architecture à une équipe métier sans jargon
*
Une expérience de lead technique (revues, standards, montée en compétences d'une équipe) est un vrai plus
*
Anglais professionnel courant : l'environnement est international
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
www.ever-t.fr ()
Le contexte
Un grand groupe international, présent sur plusieurs marchés et zones géographiques, industrialise sa plateforme data sur Azure et Databricks. L'enjeu n'est pas de construire un pipeline de plus : il s'agit de transformer des besoins métier hétérogènes, exprimés par des équipes réparties dans plusieurs pays, en solutions data fiables, gouvernées et réutilisables.
Le poste est hybride par nature. On attend autant de la profondeur technique (architecture Lakehouse, PySpark, industrialisation) que de la capacité à s'asseoir avec des équipes métier, cadrer un besoin flou, challenger une demande et proposer une réponse qui tienne dans la durée. C'est ce qui distingue un Solutions Engineer d'un pur Data Engineer.
Ce sur quoi tu vas travailler
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Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion et de transformation sur Databricks (PySpark, Delta Lake, architecture médaillon)
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Intégrer des sources hétérogènes : APIs REST/SOAP, ERP, fichiers, flux événementiels
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Mettre en place et faire vivre les contrôles de qualité, de fraîcheur et de monitoring des données
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Cadrer les besoins avec les équipes métier et les traduire en solutions techniques documentées et réplicables
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Contribuer aux standards de l'équipe : revues de code, CI/CD, gouvernance (catalogue, droits d'accès, traçabilité)
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Le profil attendu
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Expérience confirmée en Data Engineering dans des environnements à fort volume et à forte exigence de fiabilité
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Maîtrise solide de Python / PySpark, SQL, Databricks (Delta Lake, jobs, gouvernance) et de l'écosystème Azure (stockage, orchestration, sécurité, flux temps réel)
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Pratique réelle de l'industrialisation : CI/CD, tests, infrastructure as code, monitoring
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Aisance avec les interlocuteurs non techniques : tu sais expliquer un arbitrage d'architecture à une équipe métier sans jargon
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Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
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