Dans le cadre d?un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l?écosystème Databricks. L?objectif est d?accompagner la mise en place d?une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l?industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en ?uvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l?exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d?industrialisation. Mettre en ?uvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l?amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering. Profil candidat: Nous recherchons un profil senior capable d?apporter une expertise forte sur Databricks et les architectures Data modernes. Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, votre rigueur et votre capacité à structurer des solutions techniques dans des environnements complexes. Vous savez prendre du recul sur les problématiques d?architecture tout en restant impliqué(e) dans les activités opérationnelles et les développements. Compétences techniquesIndispensablesDatabricks Apache Spark / PySpark Python SQL Modélisation de données Delta Lake Unity Catalog Mise en ?uvre de pipelines de données industrialisés CI/CD Tests automatisés et qualité logicielle