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Vos missionsVotre travail consistera à accompagner la migration et l?industrialisation d?une plateforme data cible basée sur Databricks, Spark et Power BI. Conception et développement des pipelines dataConcevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks et Spark. Développer les traitements en Python, PySpark et SQL. Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables. Contribuer à la définition et à la mise en ?uvre du modèle de données cible. Industrialisation et qualitéIndustrialiser les pipelines de données à travers les standards de développement, les tests, le CI/CD et les déploiements. Mettre en ?uvre les bonnes pratiques de développement et accompagner les équipes dans leur adoption. Contribuer à la qualité, à l?observabilité et à la fiabilité des traitements. Participer au suivi de production, à l?analyse des incidents et à l?amélioration continue. Performance et exploitationPrendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts. Orchestrer les traitements via Databricks Workflows. Participer à l?intégration des sources d?alimentation du datalake. Architecture et collaborationContribuer aux choix techniques liés à la plateforme data. Participer au cadrage des besoins avec les équipes utilisatrices. Contribuer à l?interfaçage avec les outils de restitution de données. Participer à la documentation technique et aux standards de l?équipe. Participer aux rituels agiles et aux activités d?amélioration continue.
ExpérienceExpérience confirmée sur Databricks avec au moins 4 années de pratique. Participation à un projet de migration ou de transformation data. Expérience concrète en modélisation de données. Certification Databricks requise. Compétences techniques (expertises)Stack principale : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL. Modélisation de données. Delta Lake et Unity Catalog. CI/CD, tests et industrialisation des pipelines. Databricks Workflows. Compétences appréciéesExpérience sur des environnements cloud publics. Connaissance de Terraform. Connaissance des solutions d?observabilité. Expérience avec Kafka pour l?ingestion de données. Connaissance de Power BI pour les usages analytiques. Connaissance de Lakeflow / DLT. Certification cloud. Soft skillsAutonomie après montée en compétence sur le contexte. Leadership technique. Capacité à structurer, standardiser et documenter. Force de proposition. Esprit d?amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes Data, BI et métier. Orientation vers des solutions robustes, maintenables et industrialisées.
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