POSTE : Data Engineer H/F DESCRIPTION : Dans le cadre de notre stratégie data-driven et de la modernisation de notre architecture Cloud, le rôle de Data Engineer est essentiel pour la collecte, la transformation et l'exploitation des données issues de nos systèmes d'alarme, applications mobiles et services connectés. Le Data Engineer conçoit et maintient les pipelines de données robustes, scalables et sécurisés dans un environnement Azure et collabore étroitement avec les équipes Cloud, DEVOPS, R&D et les métiers. Missions : · Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (batch, temps réel) · Industrialiser la collecte, le traitement, la validation et le stockage des données à partir de multiples sources (IoT, applicatif, logs, etc.) · Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données dans un environnement Cloud · Assurer la qualité, la traçabilité et la sécurité des données manipulées · Participer à la mise en place d'une architecture data moderne, orientée services (Data Lake, Warehouse, Lakehouse) · Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et les métiers pour faciliter l'accès aux données · Mettre en oeuvre les bonnes pratiques CI/CD pour les pipelines de données · Contribuer à la documentation et à la standardisation des processus data - Parcours d'intégration personnalisé - Remboursement des frais de transport - Panier repas de 5,38€ par jour - Flexibilité des horaires de travail - Prime vacances / Prime participation - Au pied des montagnes PROFIL : · Maîtrise des langages de traitement de données : Python (pandas, pyspark, etc.), SQL · Expérience dans l'ingestion, la transformation et la modélisation de données (ETL/ELT) · Maîtrise des outils et frameworks de pipeline de données : dbt Cloud, Airflow, Azure Data Factory ou équivalents · Connaissance des environnements Cloud · Expérience en CI/CD et versionning des flux de données (Azure DEVOPS, Git) · Compréhension des enjeux de sécurité, de qualité et de gouvernance des données · Connaissance des architectures distribuées, streaming (Kafka, Event Hub) est un plus Environnement technique : · Langages : Python, SQL · Frameworks : dbt Cloud, Airflow, Azure Data Factory · Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Redis · Stockage : Azure Blob Storage, Data Lake · CI/CD : Azure DEVOPS