Data Engineer Azure Databricks H/FAnalyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration de données
Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake
Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données
Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing, incluant l'optimisation des traitements et le tuning de requêtes SQL
Rédaction de la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release delivery notes, etc.)
Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques
Conception et exécution de tests unitaires
Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés
Bac+4/5 en Informatique, Data Engineering, Mathématiques appliquées ou équivalent
Expérience de 5 ans minimum sur un poste similaire
Expérience Data
Azure
Databricks
Spark
Python
SQL
Maitrise de CI/CD, Azure
DevOps
Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.