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Data Engineer Senior – Pipelines et Databricks

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Senior 🇫🇷 Français
Azure Databricks SQL Python PySpark Power BI Microsoft Fabric Azure Data Factory Azure DevOps Delta Lake Unity Catalog

وصف الوظيفة

À propos du poste

Dans le Chief Data Office de PwC France & Maghreb, vous rejoignez une équipe Data en pleine croissance, organisée en mode OneTeam entre Tunis et Paris, en méthodologie Agile (sprints de 2 semaines). Vous intégrez une squad mixte pilotée par un Team Lead, au sein d'une organisation qui valorise l'expertise technique, l'autonomie et la curiosité. Le poste de Data Engineer Senior consiste à concevoir et maintenir les pipelines de données et à contribuer à la construction des couches sémantiques qui alimentent les usages analytiques du cabinet ; il est aussi identifié comme futur référent interne Databricks de l'équipe.

Missions principales

  • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables, et construire et faire évoluer les couches sémantiques pour les usages BI et analytiques
  • Garantir la qualité, la performance et la traçabilité des flux de données, et respecter le framework technique défini avec le Data Architecte
  • Assurer le run opérationnel des pipelines en production (surveillance, correction, optimisation), traiter les incidents et les demandes d'évolution dans le cadre des sprints Agile, et réduire la charge run par l'automatisation
  • Être garant de la bonne utilisation de Databricks, proposer des axes d'amélioration et accompagner l'équipe dans son appropriation de l'outil, tout en veillant sur l'écosystème Databricks et Microsoft Fabric
  • Collaborer avec le Team Lead et le Data Architecte, participer aux réflexions sur l'évolution de la plateforme Data (Microsoft Fabric) et échanger avec les équipes métier

Profil recherché

  • Expert technique au cœur de la chaîne de valeur Data, avec une maîtrise opérationnelle d'Azure Databricks (prérequis fort)
  • Capacité à travailler en mode Agile et à collaborer avec les équipes métier

Compétences requises

  • Azure Databricks : développement, optimisation, bonne compréhension de l'architecture (Delta Lake, Unity Catalog apprécié)
  • SQL avancé, indispensable pour la construction des couches sémantiques
  • Python, PySpark
  • Power BI, Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure DevOps

Questions fréquentes

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Source : ats:workday

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