POSTE : Ingénieur Data - Courbevoie H/F DESCRIPTION : Dans un contexte de développement de notre plateforme data, nous recherchons un Ingénieur Data pour contribuer à la fiabilisation, l'industrialisation et l'évolution de nos pipelines de données. Votre mission : garantir la mise à disposition de données fiables, documentées et disponibles dans les délais, au service des équipes métiers et de la Data Viz. Vous interviendrez à la fois sur le Build (construction et évolution de la plateforme) et le Run (exploitation et amélioration continue des flux). Vos missions Build - Construction et évolution de la plateforme data - Développer les flux d'alimentation du Data Lake Azure et du Data Warehouse - Intégrer de nouvelles sources de données (fichiers, bases, API) - Participer à la modélisation des données (ODS, DWH, Data Marts) - Mettre en oeuvre les bonnes pratiques d'industrialisation et de gestion des erreurs Run - Exploitation et performance des pipelines - Assurer la supervision et l'exploitation quotidienne des flux (Talend / Azure Data Factory) - Analyser et traiter les rejets et anomalies - Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements - Contribuer à la stabilité et à l'amélioration continue de la plateforme Collaboration Data & métiers - Maintenir et faire évoluer les Data Marts - Travailler avec les équipes Data Viz et métiers pour sécuriser les indicateurs - Documenter les flux, mappings et procédures d'exploitation PROFIL : Le candidat possède une solide expérience en intégration de données et développement de flux ETL, idéalement avec Talend, incluant l'industrialisation des traitements et la gestion des erreurs. Il maîtrise SQL / T-SQL, notamment pour les requêtes complexes, les transformations de données et l'optimisation des performances sur des volumes importants. Il évolue dans un environnement Microsoft Azure orienté data (Data Lake, SQL Managed Instance, éventuellement Azure Data Factory) et dispose d'une bonne compréhension des architectures décisionnelles telles que Data Lake, Data Warehouse et Data Marts. Une expérience de l'exploitation de pipelines de données en production (supervision, traitement des rejets, amélioration continue) est également attendue.