Data engineer – plateforme data & industrialisation

Contexte de la mission :
Dans le cadre d'un programme de transformation digitale et data, notre client recherche un(e) Senior Data Engineer afin de renforcer une équipe en charge du développement de produits data stratégiques au sein d'un Cloud Center of Excellence et d'un Digital Accelerator.
La mission se déroule dans un environnement international et vise à concevoir, développer et faire évoluer une plateforme data ainsi que les produits associés, tout en contribuant à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et d'industrialisation des données.
Objectifs et livrables :
Le/la consultant(e) aura pour principales missions de :
·        Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT.
·        Développer et industrialiser les traitements de transformation de données.
·        Concevoir et faire évoluer des Data Lakes, Data Warehouses, Data Marts et cubes de données.
·        Intégrer différentes sources de données (API, fichiers, traitements batch et temps réel).
·        Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL.
·        Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, d'intégration et de déploiement.
·        Collaborer avec les équipes Produit, Data, Plateforme et Product Owners.
·        Participer aux phases de cadrage et de Data Discovery.
·        Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD dédiées aux workflows data.
·        Évoluer dans un environnement Agile.
Livrables attendus :
·        Développement et déploiement des composants data.
·        Documentation technique et fonctionnelle.
·        Documentation des modèles de données.
·        Rapports d'audit et de contrôle qualité.
·        Rapports de tests d'acceptation.
·        Support technique et transfert de compétences.
Compétences requises :
·        Solide expérience en Data Engineering.
·        Maîtrise des architectures ETL/ELT.
·        Excellente maîtrise de SQL.
·        Expérience sur Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS, PBIRS).
·        Connaissance des architectures Data Warehouse et Data Lake.
·        Développement de pipelines de données.
·        Optimisation des performances (Performance Tuning).
·        Maîtrise d'outils ETL tels que Talend, Azure Data Factory (ADF) ou SSIS.
·        Expérience des chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitLab.
·        Expérience en environnement Agile.