Data Engineer Databricks / AWS / Spark (H/F)

skiils; Suresnes; Hybride; EUR 70 000 - 100 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle et titre de transport pris en

Télétravail partiel

Télétravail partiel pour équilibre vie

Résumé du poste

Data Factorii recherche un Data Engineer Python / Databricks à Suresnes pour concevoir et faire évoluer des plateformes de données et pipelines robustes. Vous développerez des APIs et services d ingestion en Python/Django, travaillerez avec Spark et Databricks sur des environnements AWS/Azure, et participerez à l’administration Kubernetes et à l’industrialisation via CI/CD.

Le poste demande 4 à 8 années d’expérience, une excellente maîtrise de Python et SQL, et une curiosité permanente pour les

Qualifications

• 4 à 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer.
• Maîtrise Python, idéalement avec Django.
• Expérience sur Apache Spark et Databricks.
• Bonne maîtrise de SQL et PostgreSQL.
• Expérience des environnements AWS et/ou Microsoft Azure.
• Bonne connaissance de Kubernetes (EKS), Rancher et architectures conteneurisées.
• Expérience des outils CI/CD (GitLab, Jenkins, Docker, Harbor).
• Connaissance des systèmes distribués et des architectures cloud serait un plus.

Responsabilités

• Développer et faire évoluer des plateformes de données.
• Concevoir des pipelines de traitement robustes pour collecter, transformer et rendre les données disponibles.
• Développer des APIs et des services d’ingestion en Python/Django.
• Développer des traitements Big Data avec Spark et Databricks.
• Contribuer au déploiement sur AWS/Azure et à l’administration de Kubernetes.
• Industrialiser les développements via CI/CD et pratiques DevOps.
• Collaborer avec les équipes Data, Développement et Infrastructure.

Connaissances

Python

Django

Apache Spark

Databricks

SQL

PostgreSQL

AWS

Azure

Kubernetes

CI/CD

GitLab

Jenkins

Docker

Agile / Scrum

Data Platforms

Outils

Docker

GitLab

Jenkins

Harbor

Kubernetes

EKS

Rancher

Description du poste

Tu es passionné(e) par la Data Engineering et tu souhaites contribuer à des projets ayant un impact concret sur des infrastructures critiques ? Tu aimes développer des plateformes de données, concevoir des pipelines performants et travailler sur des architectures cloud modernes ? Rejoins Data Factorii en tant que Data Engineer Python / Databricks et participe à des projets stratégiques autour de la valorisation des données.

Mais qu’est‑ce que l’équipe Data Factorii adresse ?

En tant que Data Engineer H/F, tes missions seront de :

• Développer et faire évoluer des plateformes de données : Concevoir de nouveaux cas d’usage, maintenir les applications existantes et contribuer à l’évolution des plateformes Data au service des métiers.

• Concevoir des pipelines de traitement de données : Développer des traitements robustes et performants pour collecter, transformer et mettre à disposition les données auprès des différentes applications.

• Participer au développement des services Data : Concevoir des APIs et des services d’ingestion en Python/Django afin de faciliter l’exploitation des données.

• Développer des traitements Big Data : Mettre en œuvre des traitements distribués avec Apache Spark et Databricks pour répondre aux enjeux de volumétrie et de performance.

• Contribuer à l’évolution des infrastructures Cloud : Participer au déploiement et à l’administration des environnements Kubernetes sur AWS et Azure, tout en garantissant leur disponibilité et leur évolutivité.

• Industrialiser les développements : Intégrer les bonnes pratiques DevOps et participer à l’amélioration des chaînes CI/CD afin d’automatiser les déploiements et de sécuriser les mises en production.

• Collaborer avec les équipes techniques : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Développement et Infrastructure afin de garantir la qualité, la performance et la fiabilité des solutions mises en œuvre.

Ce que nous t’offrons ?

• Un salaire attractif, évolutif selon ton expérience et tes compétences.

• Des projets Data à fort impact métier, autour d’infrastructures stratégiques.

• Un environnement technique moderne mêlant Cloud, Big Data et DevOps.

• Une montée en compétences sur les technologies les plus recherchées du marché.

• Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.

• Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.

• Et surtout, des projets ambitieux où tu pourras contribuer concrètement à la transformation des systèmes d’information.

Concrètement, qu’est‑ce qu’on demande ?

• Tu es autonome, rigoureux(se) et force de proposition.
• Tu apprécies travailler en équipe sur des projets complexes.
• Tu possèdes un excellent esprit d’analyse et sais résoudre des problématiques techniques.
• Tu es curieux(se) et en veille permanente sur les technologies Data et Cloud.
• Tu accordes une grande importance à la qualité du code et à l’amélioration continue.

Un bagage technique solide :

• Une expérience de 4 à 8 ans en tant que Data Engineer.
• Une excellente maîtrise de Python, idéalement avec Django.
• Une solide expérience sur Apache Spark et Databricks.
• Une bonne maîtrise de SQL et de PostgreSQL.
• Une expérience des environnements AWS et/ou Microsoft Azure.
• Une bonne connaissance de Kubernetes (EKS), Rancher et des architectures conteneurisées.
• Une expérience des outils CI/CD (GitLab, Jenkins, Docker, Harbor…).
• Une connaissance des systèmes de messagerie (MQ) serait appréciée.
• Une expérience des méthodologies Agile / Scrum.
• Les petits plus qui feront la différence :Une expérience sur des plateformes Data critiques ou à forte volumétrie.
• Une bonne compréhension des architectures distribuées et des environnements cloud.
• Une expérience dans le secteur ferroviaire, des transports ou des infrastructures critiques sera fortement appréciée.

Et surtout, tu souhaites mettre tes compétences Data au service de projets à fort impact, dans un environnement technique stimulant et en constante évolution ?Alors rejoins Data Factorii et participe à la conception des plateformes Data de demain !