Data Engineer Databricks (H/F)

Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer Databricks (H/F) " pour un client dans le secteur du Retail

Au sein de la filiale informatique d'un groupe majeur de la grande distribution, la Data Factory réunit les équipes IT et les directions métiers pour concevoir, développer et déployer des produits analytiques et Data Science à forte valeur ajoutée.

Afin de répondre à une demande croissante, l'organisation s'industrialise et adopte un modèle Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la squad Supply / Logistique, responsable de la création de cas d'usage stratégiques dédiés à l'optimisation des flux, à la gestion des entrepôts et à la performance logistique.

Nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé / Senior évoluant sur une plateforme Cloud Azure / Databricks. Ce poste exige une réelle polyvalence : au-delà de la construction des pipelines de données, vous serez le garant de la qualité (QA/Testing) et participerez activement à la restitution décisionnelle.

Rattaché(e) à la squad Supply Chain, vos activités couvrent tout le cycle de vie de la donnée :

1. Data Engineering & Cloud Architecture (Majeure) :

• Concevoir et construire de manière industrielle les pipelines de données (ETL/ELT) pour transformer, enrichir et ingérer les données dans le Data Lake.

• Développer des notebooks Databricks (Spark / Python) pour assurer des traitements massifs complexes.

• Mettre en œuvre et optimiser les solutions de Cloud Data Warehousing (tuning de requêtes SQL, modélisation de tables).

• Assurer la livraison continue des développements dans un environnement DevOps intégrant les processus CI/CD (Azure DevOps).

2. QA, Testing & Qualité de Code :

• Assurer la QA et le testing des pipelines développés par le second Data Engineer de la squad.

• Concevoir et exécuter les tests unitaires, d'intégration et de non-régression.

• Réaliser des revues de code rigoureuses pour garantir le respect des bonnes pratiques et des standards d'ingénierie.

3. Data Analyse & Restitution Decisionnelle :

• Participer au recueil des besoins métiers et mener les analyses de données en amont.

• Concevoir et développer les tableaux de bord sous Power BI pour restituer les indicateurs Supply Chain aux opérationnels.

• Rédiger la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release notes).