Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 30 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France), le marché se situe autour de 525€/j (470€/j–580€/j).
TJM du marché pour Data Engineer (Senior) en région Île-de-France : médiane 525 €/jour, P25–P75 : 470–580 €/jour, n = 30 offres. TJM DevOps / Kubernetes à Paris
Baromètre TJM et salaires ITTaux journalier (TJM): 550
Secteur Assurance
Poste : Consultant Azure Databricks / Azure Batch
Expérience : 7 ans
Localisation : PARIS 8
Durée : 3 ans
Anglais courant obligatoire
Missions longues en banque/assurance
DESCRIPTION DE LA MISSION
Consultant Azure Databricks \& Azure Batch - Data Engineering / DevOps
Contexte de la mission
Dans le cadre de l'accélération des projets Data \& IA sur Microsoft Azure, nous recherchons un expert confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur des environnements Cloud Azure exigeants, avec un fort niveau d'automatisation, de performance et de fiabilité.
L'expertise Azure Databricks et Azure Batch est au cœur de la mission, associée à de solides compétences en développement Python et en pratiques DevOps.
Objectifs de la mission :
Concevoir et développer des pipelines de traitement de données robustes et performants.
Industrialiser les traitements batch et distribués sur Azure.
Automatiser les déploiements et l'exploitation des plateformes Data.
Garantir la scalabilité, la résilience et la sécurité des solutions mises en œuvre.
Contribuer aux bonnes pratiques d'architecture Cloud et Data Engineering.
Accompagner les équipes projet dans l'adoption des standards DevOps.
Responsabilités principales :
Azure Databricks
Concevoir et développer des traitements de données distribués sous Azure Databricks.
Développer des notebooks et workflows Python/PySpark.
Optimiser les performances des jobs Databricks.
Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.
Concevoir des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake.
Gérer les clusters et les stratégies d'optimisation des coûts.
Azure Batch
Concevoir et orchestrer des traitements massifs sur Azure Batch.
Mettre en place les pools de calcul et stratégies d'exécution.
Industrialiser les traitements à forte volumétrie ou forte consommation CPU/GPU.
Optimiser les mécanismes de parallélisation et de distribution de charge.
Assurer la supervision et la gestion des incidents.
Développement Python
Développer des composants applicatifs et techniques en Python.
Créer des librairies réutilisables et maintenables.
Réaliser les tests unitaires, d'intégration et de performance.
Participer aux revues de code et à l'amélioration continue.
DevOps \& Automatisation
Mettre en œuvre des pipelines CI/CD.
Automatiser les déploiements d'infrastructures et d'applications.
Développer les Infrastructure as Code (Terraform/Bicep).
Gérer les environnements de développement, recette et production.
Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des déploiements.
Compétences techniques requises
Cloud \& Data
Microsoft Azure (expert)
Azure Databricks (expert)
Azure Batch (expert)
Azure Data Lake Storage Gen2
Azure Key Vault
Azure Monitor / Log Analytics
Azure Event Hub (apprécié)
Azure Data Factory (apprécié)
Développement
Python avancé
PySpark
SQL avancé
API REST
Développement orienté objet
DevOps
Azure DevOps
Git
Terraform
Bicep
YAML Pipelines
Docker
Kubernetes / AKS (apprécié)
Data Engineering
Architecture Lakehouse
Delta Lake
Optimisation des traitements distribués
Gestion de données volumineuses
Data Quality et Data Governance
Expérience attendue
Minimum 5 ans d'expérience sur des projets Data Engineering ou Cloud Azure.
Minimum 3 ans d'expérience significative sur Azure Databricks.
Expérience démontrée sur Azure Batch dans des contextes de calcul distribué.
Forte expérience en développement Python.
Expérience des environnements DevOps et CI/CD.
Connaissance des enjeux de performance, de sécurité et de maîtrise des coûts Cloud.
Consultant Azure Databricks / Azure Batch disposant d'une forte culture Cloud et DevOps, capable d'intervenir aussi bien sur les problématiques
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