Taux journalier (TJM): 670

Missions principales

Ingénierie & Développement

• Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants

• Construire des flux de traitement de données temps réel via Azure Event Hub

• Développer des pipelines batch exploitant les données issues d’Azure Data Lake

• Participer à la conception d’architectures data scalables et maintenables

• Implémenter les traitements de transformation et contextualisation des données en Python

• Garantir la qualité du code via les bonnes pratiques Clean Code, peer-review et tests automatisés

Industrialisation & Performance

• Mettre en place les mécanismes d’observabilité (monitoring, alerting, logging)

• Optimiser les performances des traitements et les coûts d’infrastructure (FinOps)

• Assurer la sécurité, la conformité et la gouvernance des données

• Participer à l’amélioration continue des pipelines et plateformes data

Collaboration & Expertise

• Traduire les besoins métiers en solutions techniques

• Participer activement aux cérémonies Agile

• Apporter une expertise technique lors des phases de conception

• Résoudre les incidents de production et mettre en œuvre des actions préventives

• Contribuer aux échanges techniques transverses et au partage de bonnes pratiques au sein des Chapters

Environnement technique

Cloud & Data Platform

• Microsoft Azure

• Azure Functions

• Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS)

• Azure Event Hub

• Azure Container Instances

• Azure Databricks

Développement & Data Engineering

• Python avancé

• Pandas

• SQL

• Traitements temps réel et batch

• Data transformation & contextualisation

Qualité & DevOps

• Git / GitHub

• Pytest

• Ruff / Black

• CI/CD

• Monitoring & observabilité

Méthodologie

• Agile / Scrum

• Peer review

• Clean Code

• Domain Driven Design (DDD)

Localisation

• Paris

• Présence sur site obligatoire : 3 jours/semaine

• Télétravail : 2 jours/semaine