Data Engineer - Data Ops H/F

collectivite

  • Paris - 75
  • Indépendant
  • Bac +2
  • Bac +3, Bac +4
  • Bac +5
  • Services aux Entreprises
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Détail du poste

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : 680

Localisation : Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail : Hybride

Publié le : 26 juin 2026

Le besoin

Le rôle vise à apporter l'expertise nécessaire pour soutenir les projets data et l'écosystème Databricks au sein du Groupe. L'équipe met à disposition des environnements d'évaluation et de test, définit les standards et bonnes pratiques d'usage, et accompagne les entités ayant des besoins spécifiques sur des périodes dédiées. Les interlocuteurs sont principalement des Data

Specialists et Data Citizens.

Les environnements techniques s'appuient sur Databricks AWS et Azure.

Les activités se structurent autour de trois axes :

- Data Engineering : développement et opérations data

- DevOps / DataOps : déploiement, automatisation, Infrastructure-as-Code, administration des plateformes

- Expertise : veille technologique, anticipation des évolutions, test et validation des nouvelles fonctionnalités

Dans ce contexte, les responsabilités confiées sont les suivantes :

Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks

Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe.

Garantir la qualité et la conformité des services fournis aux entités.

Accompagner les équipes métiers et data dans l'adoption de l'écosystème Databricks et leur transition vers les normes groupe.

Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités de l'éditeur ou d'outils

complémentaires pour améliorer l'expérience globale.

Veiller au respect des politiques groupe et accompagner leur mise en oeuvre.

Contribuer à la conception et à la réalisation des use cases stratégiques portés par les entités.

Profil recherché

Indispensables :

Databricks

Git

Cloud : AWS / Azure

Infra-as-Code : Terraform, Cloudformation ou autre

Python

Spark

Méthodologie Agile (Scrum, Kanban)

DevOps

Appréciées :

SMUS

Fabric

Infra / Réseau

Infos complémentaires

680

Publiée le 26/06/2026 - Réf : 4f3b4ef12073c960218db7c7ee446ee0

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