����️ Data Engineer  ���� Localisation : Clamart - 2 jours de télétravail par semaine ���� Contrat : CDI ���� Rémunération : 65k - 75k annuels bruts fixes selon expérience et compétences ����️ Date de démarrage : ASAP (possibilité d'attendre 3 mois de préavis si besoin)  ���� Contexte : Dans le cadre du développement de son activité Data & IA, une société de conseil et d'intégration renforce ses équipes avec un profil Data Engineer expérimenté capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions data modernes au service des enjeux métiers. Le poste s'inscrit dans un contexte de forte croissance autour des plateformes Data, de la valorisation de la donnée et de la modernisation des architectures existantes, auprès d'acteurs publics et privés. Au sein d'équipes Data pluridisciplinaires, le rôle combine expertise technique, conception de solutions robustes, industrialisation des traitements et accompagnement des équipes sur les bonnes pratiques Data. ���� Missions & périmètre d'intervention : Le Data Engineer Senior intervient sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la collecte des données jusqu'à leur mise à disposition auprès des équipes métiers. Conception & développement de solutions Data : - Concevoir et développer des pipelines de données fiables, performants et maintenables. - Développer des traitements batch, temps réel et streaming selon les besoins métiers. - Participer à la mise en place de plateformes Data Lake, Data Warehouse et Data Lakehouse. - Modéliser et structurer les données selon les bonnes pratiques (modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault). Industrialisation & mise en production : - Mettre en place et maintenir des workflows d'orchestration et de transformation de données. - Automatiser les déploiements avec les pratiques CI/CD, DataOps et Infrastructure as Code. - Minimum 8 années d'expérience post-diplôme en Data Engineering. - Bac +5 en informatique, école d'ingénieur ou université. - Expérience confirmée dans le développement et l'industrialisation de pipelines Data. - Bonne maîtrise des architectures Data Lake, Data Warehouse ou Data Lakehouse. - Maîtrise d'une ou plusieurs plateformes Data modernes : Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery, Redshift ou équivalent. - Expertise sur les outils de traitement, transformation et orchestration : Spark, Kafka, Airflow, dbt ou équivalent. - Très bon niveau en SQL et Python. - Connaissance des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP). ���� Intéressé.e ? Postulez dès maintenant ! Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.