Data Engineer confirmé - Spark / SQL / Databricks (H/F)

Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme décisionnelle et de sa migration progressive vers le cloud, nous recherchons un Data Engineer confirmé capable d'intervenir aussi bien sur la conception des traitements que sur la modélisation et la qualité des données. Mission de 12 mois.
Vos missions

• Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques des métiers
• Identifier, qualifier et fiabiliser les données nécessaires
• Concevoir et faire évoluer des datawarehouses et datamarts
• Développer des flux d'intégration et pipelines de données
• Réaliser les traitements de nettoyage, transformation et contrôle qualité
• Développer et optimiser des traitements Spark
• Contribuer à la migration de la plateforme data vers Databricks
• Produire des restitutions et tableaux de bord à destination des métiers
• Tester, documenter, déployer et maintenir les solutions en production
• Participer aux revues de code et à l'amélioration continue de l'architecture
• Accompagner les utilisateurs : ateliers, recueil des besoins, support et formation

Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en Data Engineering, BI ou ingénierie décisionnelle, avec une pratique réellement opérationnelle de Spark et SQL.
Une expérience solide en conception d'entrepôts de données et en développement de traitements data est indispensable. La connaissance de Databricks et des problématiques de migration vers une plateforme cloud constituera un réel avantage.
Au-delà de la technique, nous recherchons une personne autonome, rigoureuse, capable d'échanger directement avec les métiers, de comprendre leurs usages et de proposer des solutions adaptées.
Environnement technique
Indispensable :

• Spark
• Modélisation décisionnelle : DWH / datamarts
• Traitement et qualité de données

Environnement complémentaire :

• Databricks
• Python
• Hive, Indexima
• Oracle, stockage objet S3 / Parquet
• Informatica
• Tableau Server
• Git, Jenkins, Ansible, Terraform
• Control-M
• PL/SQL, Shell
• Java apprécié
• Méthodes Agile