Notre client conduit un programme de transformation Data visant à renforcer ses capacités en matière de collecte, traitement, structuration et exploitation de données. Dans ce cadre, un Senior Data Engineer est recherché pour concevoir, développer et maintenir des pipelines de données, contribuer à la structuration de plateformes data et collaborer avec différentes équipes techniques et fonctionnelles, dans un environnement potentiellement international.
Missions principales
Développement et industrialisation de pipelines :
\- Conception, optimisation et maintenance de flux ETL (Talend, SSIS, Azure Data Factory).
\- Ingestion et traitement de données dans un environnement cloud (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc).
\- Mise en place de modes de chargement delta, complets ou historiques.
\- Analyse, diagnostic et résolution dâincidents sur les traitements.
Intégration et gestion des données :
\- Connexion aux systèmes sources : APIs, transferts de fichiers, ingestion batch ou événementielle.
\- Participation à lâalimentation, à la structuration et à lâévolution du Data Lake.
Modélisation et architecture :
\- Conception de Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes.
\- Assemblage de jeux de données complexes répondant à des besoins métiers variés.
Collaboration et méthodologie :
\- Interaction avec Product Owners, équipes techniques et équipes plateforme.
\- Participation aux phases de cadrage, de qualification et de data scoping / discovery.
\- Travail dans un cadre Agile.
Expertise Microsoft et analytique :
\- Maîtrise avancée du stack Microsoft SQL Server (Database Engine, SSIS, SSAS, Reporting).
\- Compétences approfondies en SQL, DAX, MDX et optimisation des requêtes.
\- Construction dâoutils analytiques orientés performance et pilotage.
Automatisation et CI/CD :
\- Utilisation dâoutils dâintégration et de déploiement continus (Azure DevOps, GitLab).
\- Mise en place de standards de qualité, tests automatisés et orchestration.
Livrables attendus :
\- Pipelines et composants Data développés et opérationnels.
\- Documentation technique et fonctionnelle.
\- Transfert de connaissances vers les équipes du client.
\- Modèles de données documentés.
\- Rapports dâaudit, de qualité et de tests dâacceptation.
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