Data Engineer Azure - Freelance

Taux journalier (TJM): 600

Bonjour,

Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Azure :

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data en charge de la centralisation, de la transformation et de la valorisation de données issues d’environnements On Premise et Cloud, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior.

Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la mise à disposition de datamarts, dashboards et services de pilotage, dans un environnement de production exigeant.

Vos missions

Au sein d’une squad Data et en collaboration avec des Data Engineers, Data Analysts et équipes métiers, vous serez notamment chargé(e) de :

• Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes, performants et évolutifs.

• Mettre en place les processus d’ingestion, transformation, contrôle qualité et optimisation des données provenant de sources hétérogènes.

• Concevoir et faire évoluer des modèles de données pour des usages analytiques : Data Lake, Data Warehouse, Datamarts.

• Développer et optimiser les traitements en Python, SQL, Spark et PySpark.

• Exploiter des environnements On Premise autour de SQL Server, SSIS et des outils d’ordonnancement.

• Concevoir et maintenir des pipelines Data dans des environnements Microsoft Azure / Synapse Analytics.

• Participer à des sujets autour de Microsoft Fabric, notamment OneLake, Dataflows et Lakehouse.

• Travailler avec les Data Analysts sur la mise à disposition des données et la construction de dashboards Power BI.

• Participer à l’industrialisation, la documentation, la gouvernance et la sécurisation des traitements Data.

• Piloter en autonomie les sujets et projets confiés, en coordonnant les différentes parties prenantes.

• Prendre en charge le Run, le suivi de production et les évolutions des traitements existants.

• Analyser et résoudre les problématiques rencontrées en production.

• Être force de proposition sur les évolutions d’architecture et les bonnes pratiques Data.

• Réaliser ponctuellement des prototypes ou POC basés sur des algorithmes de Machine Learning et des modèles prédictifs.

Environnement technique

• Python

• SQL avancé

• Spark / PySpark

• Microsoft Azure

• Azure Synapse Analytics

• SQL Pools / Pipelines

• Azure Data Lake Storage

• Microsoft Fabric / OneLake / Lakehouse / Dataflows

• SQL Server

• SSIS

• GitLab

• Power BI

• DAX

• Power Query

• Ordonnancement / traitements batch