Data Engineer – Plateforme Data &...

TJM 445€

PARIS

Contexte :

Nous collaborons avec un partenaire, actuellement à la recherche d’un(e) professionnel(le) qualifié(e) pour rejoindre son équipe dans le cadre d’une mission.

Missions :

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT.

Développer et industrialiser les traitements de transformation de données.

Concevoir et faire évoluer des Data Lakes, Data Warehouses, Data Marts et cubes de données.

Intégrer différentes sources de données (API, fichiers, traitements batch et temps réel).

Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL.

Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, d’intégration et de déploiement.

Collaborer avec les équipes Produit, Data, Plateforme et Product Owners.

Participer aux phases de cadrage et de Data Discovery.

Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD dédiées aux workflows data.

Évoluer dans un environnement Agile.

Livrables attendus :

Développement et déploiement des composants data.

Documentation technique et fonctionnelle.

Documentation des modèles de données.

Rapports d’audit et de contrôle qualité.

Rapports de tests d’acceptation.

Support technique et transfert de compétences.

Compétences requises :

Solide expérience en Data Engineering.

Maîtrise des architectures ETL/ELT.

Excellente maîtrise de SQL.

Expérience sur Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS, PBIRS).

Connaissance des architectures Data Warehouse et Data Lake.

Développement de pipelines de données.

Optimisation des performances (Performance Tuning).

Maîtrise d’outils ETL tels que Talend, Azure Data Factory (ADF) ou SSIS.

Expérience des chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitLab.

Expérience en environnement Agile.

Compétences appréciées :

dbt.

Trino ou solution équivalente.

MinIO ou autre solution de stockage objet.

Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, Dataproc).

Architecture Medallion.

Profil habilitable pour intervenir sur des données potentiellement classifiées.

Informations

Durée estimée : 6 mois

Rythme : Temps plein (5 jours / semaine)

Part de télétravail estimée : Télétravail aménageable à discuter lors des entretiens

Domaine principal : Data scientist

Secteur : Industrie

Démarrage idéalement le : 2026-07-21