Data Engineer – Cloud & AI (Microsoft Azure / Databricks)
PwC Tunisia · Gouvernorat Tunis
Description du poste
À propos du poste
Dans le cadre de la transformation Data et du développement des solutions analytiques, le Data Engineer intègre le TAC Tunis pour concevoir, intégrer et préparer des données fiables et optimisées au service des Data Products et des solutions BI destinées aux métiers (Finance, Sales & Marketing, DSI, etc.). Il évolue au sein de squads data analytics en mode OneTeam, en collaboration avec des équipes basées à Tunis et en France.
Missions principales
- Concevoir, développer et optimiser des pipelines data robustes et performants (batch & streaming).
- Assurer l’ingestion, le traitement et la transformation des données selon le framework du Data Architecte.
- Construire et maintenir les référentiels de données (Data Warehouse) et garantir leur qualité, cohérence et documentation.
- Participer aux cas d’usage Data & AI (préparation des données, feature engineering) et aux activités BUILD & RUN.
- Travailler en mode Squad Agile : comprendre les besoins métiers, collaborer avec le Squad Lead, les BI Developers et le Data Architecte, et participer aux cérémonies Agile.
- Identifier et mettre en œuvre des axes d’optimisation (performance, automatisation, fiabilité) et contribuer à la rationalisation des processus.
Profil recherché
- Diplôme d’ingénieur avec plus de 5 ans d’expérience en Data Engineering.
- Expérience en environnement DSI / grande entreprise et capacité à challenger les choix techniques et sécuritaires.
- Autonomie, rigueur, sens du service, excellent relationnel et communication écrite et orale.
- Bonne connaissance des enjeux de qualité et gouvernance des données.
- Aisance à travailler en contexte international et multi‑hiérarchique (équipes Tunis‑Paris).
Compétences requises
- SQL avancé et bases de données relationnelles (Azure SQL).
- Azure Data Factory, Azure Data Lake Gen2, Azure Databricks, Spark, Delta Lake.
- Programmation Python, API, C# ou PowerShell.
- Modélisation de données et optimisation des performances.
- Environnements Azure (VM, SQL PaaS, Azure AD).
- Microsoft Fabric, OneLake, SSIS, SSRS, SSM, Visual Studio.
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