Descriptif du poste:\n\nContexte de la mission\nCette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. Elle est accompagnée par diverses ressources du pôle, du département ou des équipes applicatives ( managers, coodinateurs, référent techniques, pilote de système applicatifs...).\nLa mission du projet : Accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​\n \nDescription du profil:\nNous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l’industrialisation d’une nouvelle plateforme data.\nLe profil interviendra sur la conception de pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés.\nLe profil devra accompagner les équipes de développement pour assurer le respect des bonnes pratiques établies pendant la migration.\nUne capacité à prendre du recul, à proposer des choix techniques structurants et à travailler avec des équipes Data, BI et métier est attendue. Une connaissance de Power BI est appréciée pour faciliter l’exposition des données vers les usages analytiques.\n\nObjectifs et livrables\nActivité principale :\nConcevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark\nDévelopper les traitements en Python, PySpark et SQL\nContribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible\nIndustrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement\nMettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables\nOrchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs\nContribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements\nParticiper au run : suivi de production, analyse d’incidents, amélioration continue\nPrendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts\n \nActivité secondaire :\nParticiper au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices\nContribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data\nParticiper à la mise en place des pratiques de développement Databricks\nContribuer à l’interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI\nParticiper à l’intégration de sources d’alimentation du datalake, Kafka apprécié\nContribuer à la documentation technique et aux standards d’équipe\nParticiper aux rituels agiles et à l’amélioration continue de la feature team\n \nStack technique de l'équipe:\nObligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL\nObligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog\nObligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines\nDemandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform\nDemandées : Databricks Workflows, observabilité\nAppréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI\nAppréciées : Certification cloud\n\nProfil recherché:\n\nCompétences attendues sur le profil :\nCompétences techniques\nExpertise confirmée sur Databricks\nTrès bonne maîtrise de Spark / PySpark\nTrès bonne maîtrise de Python et SQL\nSolide compétence en modélisation de données\nBonne connaissance de Delta Lake et Unity Catalog\nExpérience en industrialisation de pipelines data : CI/CD, tests, déploiement\nExpérience sur des environnements cloud publics, sans cloud cible imposé\nConnaissance de Terraform pour les sujets Databricks / cloud\nBonne pratique de Databricks Workflows\nSensibilité à l’observabilité, à la qualité de service et à la maintenabilité\nAppétence pour les sujets de performance et de maîtrise des coûts\nKafka apprécié pour l’ingestion de données vers le datalake\nPower BI apprécié pour les usages d’exposition et de consommation BI\nCertification Databricks attendue\nCertification cloud appréciée\nPosture attendue\nAutonomie forte après montée en compétence sur le contexte\nLeadership technique sans posture managériale obligatoire\nCapacité à structurer, standardiser et documenter\nForce de proposition et esprit d’amélioration continue\nCapacité à travailler avec des profils Data, BI, PO et métier\nOrientation solutions robustes, maintenables et industrialisables\nImpératif 1 : Expertise Databricks confirmée : minimum 4 ans, avec certification Databricks\nImpératif 2 : Expérience concrète en modélisation de données\nImpératif 3 : Participation à un projet de migration ou transformation data