DataOps Engineer - Databricks / Cloud Migrations

Bechtle Suisse SA; Genf; Vor Ort; CHF 110.000 - 170.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

6 semaines de vacances par an

Académie Bechtle – formations pro et‑p

Tâches variées dans un secteur tourné‑

Zusammenfassung

Bechtle Suisse SA recherche un DataOps Engineer pour accompagner une migration Data vers le cloud et industrialiser les patterns Databricks.

Vous maîtrisez Python, Apache Spark et les pratiques DataOps/DevOps, avec une expérience des environnements cloud et des migrations depuis l’on‑premise, idéalement dans le secteur financier.

Qualifikationen

• Expérience pratique de Databricks.
• Maîtrise de Python et Apache Spark.
• Bonne compréhension des pratiques DataOps et DevOps.
• Expérience des environnements cloud et des migrations depuis l'on-premise.
• Connaissance des données ou environnements financiers.

Aufgaben

• Participer à la migration de la plateforme Data on-premise vers le cloud.
• Implémenter et industrialiser les patterns Data existants dans Databricks.
• Développer de nouveaux datasets en s'appuyant sur les modèles déjà en place.
• Mettre en oeuvre les pratiques DataOps et DevOps : CI/CD, automatisation, déploiement et supervision.
• Collaborer avec les architectes, les équipes Data et les responsables de projet.

Kenntnisse

Python

Apache Spark

DataOps

DevOps

Cloud experience

Tools

Databricks

Jobbeschreibung

Be your best with Bechtle

Avec plus de 16 000 employés, nous sommes l'une des entreprises informatiques les plus prospères et les leaders du marché dans notre secteur. L'association de la vente directe de produits informatiques et d'une gamme complète de prestations de services proposée par les différentes sociétés de services informatiques fait de nous un partenaire informatique fort et porteur d'avenir (« zukunftsstark ») pour les entreprises moyennes, les grands groupes et le secteur public. Nous sommes chez nous dans toute l'Europe et toujours près de chez vous.

DataOps Engineer - Databricks / Cloud Migrations (f/m/d)

Be your best with bechtle

Pour l'un de nos clients bancaire basé à Genève, nous recherchonsDataOps Engineer - Databricks / Cloud Migrations (f/m/d). La durée de la mission est d'environ 1 an.

Ta mission

• Participer à la migration de la plateforme Data on-premise vers le cloud.
• Implémenter et industrialiser les patterns Data existants dans Databricks.
• Développer de nouveaux datasets en s'appuyant sur les modèles déjà en place.
• Mettre en oeuvre les pratiques DataOps et DevOps : CI/CD, automatisation, déploiement et supervision.
• Collaborer avec les architectes, les équipes Data et les responsables de projet.

Ton profil

• Expérience pratique de Databricks.
• Maîtrise de Python et Apache Spark.
• Bonne compréhension des pratiques DataOps et DevOps.
• Expérience des environnements cloud et des migrations depuis l'on-premise.
• Connaissance des données ou environnements financiers.

Notre proposition

• Conditions de travail avantageuses : 6 semaines de vacances par an et un plan de prévoyance attractif
• Développement et mise en valeur du potentiel : vaste gamme de formations professionnelles et personnelles proposées par l'Académie Bechtle
• Diversité : des tâches intéressantes et changeantes dans un secteur tourné vers l'avenir

Numéro d'emploi : MGGWM554
Oksana Dumont | [phone]|

Bechtle Suisse SA

Bechtle Suisse SA dispose de compétences certifiées dans les domaines stratégiques : Infrastructure IT, Virtualisation, Information Management, Managed Services, Skills Management, Data& Analytics, Printing Solutions et E-Commerce. Grâce à ces compétences et à de solides et durables partenariats avec les principaux acteurs du marché, nous proposons une gamme modulaire et parfaitement cohérente de produits et de services pour couvrir l'ensemble des besoins de nos clients. Notre proximité, notre vision globale de l'infrastructure et de la gestion de projets font de nous un acteur incontournable du marché. Nos 1000 collaborateurs motivés sont nos meilleurs atouts pour assurer rapidité, flexibilité et expertise.