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Data Engineer Azure

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Visian

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il y a 2 mois

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Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

600

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

1 septembre 2026

Le besoin


Bonjour,

Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Azure :

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data en charge de la centralisation, de la transformation et de la valorisation de données issues d’environnements On Premise et Cloud, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior.

Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la mise à disposition de datamarts, dashboards et services de pilotage, dans un environnement de production exigeant.

Vos missions

Au sein d’une squad Data et en collaboration avec des Data Engineers, Data Analysts et équipes métiers, vous serez notamment chargé(e) de :

  • Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes, performants et évolutifs.

  • Mettre en place les processus d’ingestion, transformation, contrôle qualité et optimisation des données provenant de sources hétérogènes.

  • Concevoir et faire évoluer des modèles de données pour des usages analytiques : Data Lake, Data Warehouse, Datamarts.

  • Développer et optimiser les traitements en Python, SQL, Spark et PySpark.

  • Exploiter des environnements On Premise autour de SQL Server, SSIS et des outils d’ordonnancement.

  • Concevoir et maintenir des pipelines Data dans des environnements Microsoft Azure / Synapse Analytics.

  • Participer à des sujets autour de Microsoft Fabric, notamment OneLake, Dataflows et Lakehouse.

  • Travailler avec les Data Analysts sur la mise à disposition des données et la construction de dashboards Power BI.

  • Participer à l’industrialisation, la documentation, la gouvernance et la sécurisation des traitements Data.

  • Piloter en autonomie les sujets et projets confiés, en coordonnant les différentes parties prenantes.

  • Prendre en charge le Run, le suivi de production et les évolutions des traitements existants.

  • Analyser et résoudre les problématiques rencontrées en production.

  • Être force de proposition sur les évolutions d’architecture et les bonnes pratiques Data.

  • Réaliser ponctuellement des prototypes ou POC basés sur des algorithmes de Machine Learning et des modèles prédictifs.

Environnement technique

  • Python

  • SQL avancé

  • Spark / PySpark

  • Microsoft Azure

  • Azure Synapse Analytics

  • SQL Pools / Pipelines

  • Azure Data Lake Storage

  • Microsoft Fabric / OneLake / Lakehouse / Dataflows

  • SQL Server

  • SSIS

  • GitLab

  • Power BI

  • DAX

  • Power Query

  • Ordonnancement / traitements batch

Profil recherché


Profil recherché

Vous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieurs, d’une grande université ou d’une formation équivalente de niveau Bac+5, et disposez idéalement de 5 à 8 ans d’expérience sur des fonctions de Data Engineering.

Vous disposez notamment de :

  • Une très bonne maîtrise de Python et des librairies dédiées au traitement et à la transformation de données.

  • Un excellent niveau en SQL.

  • Une solide expérience des environnements SQL Server / SSIS / On Premise.

  • Une expérience significative de Microsoft Azure Synapse Analytics.

  • Une bonne maîtrise de Spark / PySpark.

  • Une connaissance de Microsoft Fabric est fortement appréciée.

  • Une compréhension des problématiques de production informatique, infrastructure, réseau, architecture et ITSM.

  • Une expérience de Power BI, DAX ou Power Query constitue un plus.

Qualités recherchées

  • Autonomie et sens des priorités.

  • Capacité à piloter ses sujets de bout en bout.

  • Leadership et capacité à fédérer différentes parties prenantes.

  • Forte culture Data et curiosité technologique.

  • Capacité d’analyse et de résolution de problèmes.

  • Orientation client et sens du service.

  • Très bonnes qualités de communication.

  • Force de proposition et capacité à présenter des sujets techniques en atelier.

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