Data Engineer (H/F)

CELAD; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée en data recherche un Data Engineer pour rejoindre son équipe à Paris. Le candidat idéal aura entre 3 et 8 ans d'expérience, maîtrisera des outils comme Spark et Kafka, et saura industrialiser les flux de données. L'environnement est axé sur l'innovation autour du cloud et du Big Data, avec un fort impact sur les métiers.

Qualifications

• Expérience confirmée en Data Engineering (3 à 8 ans environ).
• Solide maîtrise de plusieurs outils de data engineering.
• Très bonne connaissance des pipelines ETL/ELT.

Responsabilités

• Rejoindre une équipe pour moderniser les infrastructures de données.
• Industrialiser les flux de données au service des métiers.
• Renforcer la valorisation des données.

Connaissances

Data Engineering

Python

Scala

Modélisation de données

CI/CD

Outils

Spark

Kafka

Airflow

Databricks

Snowflake

BigQuery

Azure Data Factory

Description du poste

Overview

Contexte : Dans le cadre d’un vaste programme de transformation Data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe en pleine évolution. Le projet vise à moderniser les infrastructures de données, à industrialiser les flux et à renforcer la valorisation de la donnée au service des métiers (pilotage, relation client, performance opérationnelle, IA et analytique).

L’environnement de travail est stimulant, avec une forte culture d’innovation autour du cloud, du Big Data et de l’intelligence artificielle. L’équipe Data est composée de profils complémentaires : data engineers, data analysts, data scientists et experts gouvernance.

Profil recherché

• Expérience confirmée en Data Engineering (3 à 8 ans environ)
• Solide maîtrise de l’un ou plusieurs des outils : Spark, Kafka, Airflow, Databricks, Snowflake, BigQuery ou Azure Data Factory
• Très bonne connaissance du modélisation de données et des pipelines ETL/ELT
• Compétences en Python ou Scala
• Connaissance des bonnes pratiques CI/CD appliquées à la data (tests, automatisation, monitoring)
• Esprit d’équipe, curiosité technique et goût pour les projets à fort impact business.

Stack technique

• Cloud : Azure (ou GCP selon les projets)