Data Engineer - Aws - Databricks H/F
Visian
- Paris - 75
- Indépendant
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
Les compétences pour ce job
Détail du poste
Le besoin
Contexte
Dans le cadre du programme de transformation, une grande entreprise du secteur de l'énergie met en oeuvre une plateforme Data moderne basée sur des technologies cloud (AWS) et orientée Data Platform industrielle et scalable. La plateforme vise à :
Centraliser et industrialiser les flux de données (data ingestion, transformation, exposition)
Accélérer les usages métiers (reporting, analytics...)
Garantir la gouvernance et la qualité des données à l'échelle du groupe
La mission s'inscrit au sein de l'équipe Data Platform, avec un fort enjeu de :
Mise à l'échelle des pipelines
Industrialisation des pratiques Data Engineering
Intégration des usages IA
Missions
Développer un outil dans Databricks permettant de filtrer les clients selon des critères définis par le client
Livrer une interface permettant d'activer ou désactiver les filtres et produire des rapports sur les clients sélectionnés ce jour
Développer un ETL en utilisant les services AWS les plus adaptés, notamment :
AWS Step Functions pour l'orchestration / moteur de workflow
AWS Lambda pour des traitements légers
AWS Aurora ou RDS comme base de données relationnelle transactionnelle
Eventuellement Databricks pour des charges de traitements / transformations lourdes
Récupérer les données entrantes via des API ou des fichiers plats
Envoyer les données sélectionnées et transformées dans une vingtaine d'API
Outils & Environnement
Cloud : services AWS
Data Platform : Databricks (Lakehouse)
Streaming : Kafka
Data Governance : Unity Catalog, Collibra
CI/CD : GitHub
Visualisation : Power BI
APIs
Le profil recherché
Profil recherché
- Expérience significative en Data Engineering dans un environnement cloud
- Très bonne maîtrise des environnements Databricks / Spark / Service AWS pour construction d'ETL
- Capacité à travailler dans un environnement agile et industrialisé
- Connaissance des enjeux de data governance et qualité
- Bonne capacité à documenter et structurer les développements
- Esprit collaboratif et orienté delivery
- Autonomie
- Atouts supplémentaires : expérience dans le secteur de l'énergie, avoir déjà construit un ETL, utilisation des services AWS, connaissance de Databricks, expérience sur des programmes de transformation à grande échelle, connaissance des architectures data modernes (Data Mesh, Data Platform, Lakehouse), construction/modification/amélioration de la performance d'API, expérience en anglais
Infos complémentaires
Publiée le 03/08/2026 - Réf : 38e7f1e49aedb6d7409e99f34beabd42