Data Engineer Azure – Microsoft Fabric ou stack équivalente (H/F)

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Azure, expérimenté sur Microsoft Fabric ou sur une stack data Azure équivalente (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory).

Contexte de la mission

Vous intervenez sur une plateforme data moderne en production, dans un environnement Azure, et prenez en charge l'ensemble de la chaîne Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur exposition dans Power BI.

Vos missions

• Concevoir et développer les pipelines d'ingestion et de transformation des données (PySpark, notebooks, Data Factory / Pipelines)

• Structurer les données dans un Lakehouse selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold)

• Modéliser les données et construire les modèles sémantiques destinés à Power BI

• Industrialiser les traitements : versionning, bonnes pratiques, mise en production

• Contribuer à la gouvernance des données et à la démarche Data Products / Data Mesh

Compétences techniques indispensables :

• Expérience confirmée en Data Engineering sur Azure

• 2 ans d'expérience minimum sur Microsoft Fabric ou une plateforme Azure équivalente (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics)

• PySpark / Spark

• Lakehouse (OneLake, ou Delta Lake / ADLS Gen2)

• Notebooks

• Pipelines de données (Fabric Data Factory ou Azure Data Factory)

• Endpoints SQL (Fabric Endpoints ou équivalent)

• Modélisation de données et Semantic Models

• Power BI (intégration avec la plateforme data)

Compétences fonctionnelles :

• Gouvernance des données

• Data Products

• Data Mesh

• Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold)

Les plus :

• Une expérience de Microsoft Fabric en production, permettant d'être opérationnel immédiatement sur la plateforme

• dbt (Data Build Tool) pour la transformation et la modélisation des données

• Bonnes pratiques d'industrialisation et de versionning des modèles de données

Ce qui est attendu

Un profil très opérationnel, autonome et rapidement productif, capable de couvrir toute la chaîne Data : ingestion, transformation, modélisation, industrialisation et exposition dans Power BI.