Consultant Data Engineer

Crée en 2022, WHIZE est une filiale du groupe Neurones spécialisée dans :
Le développement de solutions sur mesure en architecture Serverless (Azure, AWS, GCP)
Le déploiement de solutions décisionnelles grâce à notre offre Data Intelligence

Chez WHIZE, nos collaborateurs sont notre ressource la plus précieuse et sont la clé du succès de nos projets pour nos clients. Notre politique RH se caractérise par une écoute attentive, une bienveillance constante et un suivi personnalisé, mettant ainsi en avant nos valeurs essentielles.

Vos missions :

En tant que Data Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la mise en place et l’optimisation des flux de données de l’entreprise. Vous interviendrez sur toutes les étapes, de l’ingestion à la mise à disposition des données pour les équipes métier et data :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants

• Intégrer et transformer des données issues de sources variées (bases SQL, API, ERP, CRM, fichiers plats…)

• Utiliser des outils et frameworks modernes tels que Databricks, Apache Spark / PySpark ou équivalents

• Déployer et administrer des solutions sur des environnements Cloud (Azure, AWS, GCP)

• Orchestrer et automatiser les traitements avec Airflow, Azure Data Factory, Prefect ou autres outils similaires

• Mettre en place des contrôles de qualité, cohérence et sécurité des données

• Optimiser les performances des traitements et réduire les temps de calcul

• Documenter les flux et assurer leur traçabilité

• Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métier pour fournir des datasets prêts à l’emploi

• Participer à la veille technologique et proposer des améliorations à la stack data

Profil recherché :

• Expérience en Data Engineering ou développement orienté données

• Solides compétences en SQL et en programmation orienté données

• Maîtrise d’au moins un outil ou framework de traitement de données (Spark, PySpark, Pandas, etc.)

• Expérience avec un ou plusieurs environnements Cloud et leurs services data (Azure, AWS, GCP)

• Connaissance des outils d’orchestration (Airflow, ADF, Luigi, Prefect…)

• Sensibilité aux problématiques de qualité, sécurité et gouvernance des données

• Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des profils techniques et métiers