Senior Data Engineer Azure - Banque H/F Adalan

Contexte

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data et Cloud mené pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons plusieurs Data Engineers Seniors spécialisés Microsoft Azure.

Vous interviendrez au sein d'un environnement bancaire international, dans un département dédié aux systèmes de paiement et au Cash Management, au coeur de processus métiers critiques et de flux de données à forts enjeux opérationnels.

Le programme comprend notamment un important chantier de migration vers Microsoft Azure, ainsi que des travaux de modernisation et d'industrialisation des architectures et traitements de données.

Dans ce contexte, vous contribuerez à la conception, à l'évolution et à la fiabilisation des plateformes Data, en lien étroit avec les équipes d'architecture, de développement, d'infrastructure et les équipes métiers.

Au-delà de l'expertise Data Engineering et Cloud, nous recherchons des profils présentant une réelle appétence pour l'Intelligence Artificielle, capables d'accompagner progressivement l'intégration de nouveaux usages IA au sein des architectures et processus Data.

Missions

Data Engineering & développement

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, performants et industrialisés.
• Participer à la conception et à l'évolution des architectures Data sur Microsoft Azure.
• Développer et optimiser les processus d'ingestion, de transformation et de mise à disposition des données.
• Concevoir et maintenir des traitements de données Batch et, selon les besoins, des flux en temps réel.
• Garantir la qualité, la cohérence, la traçabilité et la disponibilité des données.
• Optimiser les performances, la fiabilité et la maintenabilité des traitements.
• Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement.

Migration Cloud & architecture Azure

• Contribuer aux travaux de migration des données et traitements existants vers Microsoft Azure.
• Participer à l'analyse de l'existant et à la définition des architectures cibles.
• Concevoir et mettre en oeuvre les mécanismes d'intégration entre les systèmes historiques et les nouveaux environnements Cloud.
• Accompagner la migration, l'adaptation et l'optimisation des pipelines Data.
• Participer à la définition et à l'application des standards techniques et bonnes pratiques Cloud.
• Prendre en compte les enjeux de sécurité, de résilience, de performance et de maîtrise des coûts.
• Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des environnements.

Data & Intelligence Artificielle

• Collaborer avec les équipes Data Science, IA et métiers pour faciliter l'exploitation des données.
• Concevoir et mettre à disposition des jeux de données fiables et exploitables pour des usages analytiques et IA.
• Participer à l'identification des opportunités d'utilisation de l'IA dans les processus Data.
• Contribuer à l'intégration et à l'industrialisation de composants ou services IA au sein des pipelines et architectures Data.
• Accompagner, selon les besoins du programme, des expérimentations autour de l'IA générative, des LLM ou de l'automatisation intelligente.
• Participer à l'évolution des pratiques Data Engineering pour répondre aux nouveaux besoins liés à l'IA.

Qualité, industrialisation & collaboration

• Mettre en oeuvre les bonnes pratiques de développement, de tests et de documentation.
• Contribuer aux démarches CI/CD et DataOps.
• Participer au monitoring et à l'amélioration continue des traitements.
• Collaborer avec les architectes Cloud, les équipes de développement, les experts Data et les interlocuteurs métiers.
• Apporter votre expertise technique dans les choix de conception et la résolution de problématiques complexes.
• Accompagner les profils moins expérimentés et contribuer au partage des bonnes pratiques.

Outils & Environnement

Compétences techniques indispensables

• Microsoft Azure, avec une expérience significative des services Data.
• Python pour le développement et l'automatisation des traitements.
• SQL avancé et manipulation de données.
• Conception et développement de pipelines ETL/ELT.
• Architecture et intégration de données.
• Traitement et transformation de données à grande échelle.
• Développement logiciel et gestion de versions avec Git.
• Tests, optimisation et qualité des traitements.
• Compréhension des enjeux de sécurité et de gouvernance des données.

Compétences techniques particulièrement appréciées

Écosystème Microsoft Azure

• Azure Data Factory
• Azure Databricks
• Azure Synapse Analytics
• Azure Data Lake Storage
• Azure SQL
• Microsoft Fabric
• Azure Functions

Data Engineering & industrialisation

• Apache Spark / PySpark
• Delta Lake
• Modélisation de données
• CI/CD, Azure DevOps ou GitHub Actions
• Infrastructure as Code / Terraform
• DataOps et observabilité des pipelines
• Traitements Batch et Streaming

Intelligence Artificielle

• Azure AI Services / Azure AI Foundry
• Azure OpenAI
• Intégration d'API et de services IA
• Préparation et transformation de données pour des modèles ML/IA
• Connaissance des architectures RAG
• MLOps / industrialisation des usages IA
• Expérience de projets associant Data Engineering et IA générative

La maîtrise de l'ensemble de ces technologies n'est pas attendue. Nous recherchons avant tout une expertise Data Engineering Azure solide, complétée par une expérience ou un intérêt concret pour les applications de l'IA.

Compétences fonctionnelles appréciées

• Connaissance des environnements bancaires et financiers.
• Compréhension des systèmes de paiement et du Cash Management.
• Expérience des systèmes transactionnels et des flux critiques.
• Sensibilité aux enjeux de sécurité, de conformité et de traçabilité des données.
• Expérience de programmes de migration ou de modernisation de SI complexes.

Conditions de travail

• Contrat : CDI
• Localisation : à préciser
• Démarrage : à convenir
• Mission : programme de transformation de grande envergure
• Organisation hybride / télétravail : à confirmer