Data Engineer Databricks Junior

Entreprise : Cabinet de conseil spécialisé Data
Lieu : Paris (Boulogne B)
Type de contrat : CDI – ASAP (critère prérequis)
Expérience requise : Junior / Confirmé (2 à 3 ans d'expérience sur databricks)
Rémunération : 50 à 55 K€ (selon profil) + Avantages

À propos de l'entreprise

Notre client est un cabinet de conseil à taille humaine, reconnu pour son expertise pointue dans la Data et le Pilotage de la Performance. L'approche n'est pas seulement technique : il s'agit d'accompagner la transformation des données en leviers de décision concrets.

En rejoignant leur pôle Data, vous intégrez une structure dynamique où l'excellence technique côtoie la proximité humaine (40 personnes), avec la forte opportunité d'évoluer au contact d'experts de référence sur le marché.

Le Contexte & Votre Mission

Dans le cadre d'un besoin urgent, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir directement chez l'un des clients finaux du cabinet (acteur majeur de son secteur).

À noter : Il s'agit d'un environnement final particulièrement stimulant mais très exigeant. Vous y intégrerez une équipe de haut niveau où la rigueur, l'autonomie et la qualité du code sont primordiales.

Vos responsabilités principales seront les suivantes :

• Développement & Ingénierie : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) scalables et robustes au sein de l'environnement Databricks.

• Traitement de la donnée : Manipuler et transformer de larges volumes de données structurées et non structurées.

• Qualité & Performance : Assurer la fiabilité, les tests, l'industrialisation et l'optimisation des flux de données existants.

• Interface avec les équipes : Comprendre les enjeux métiers, échanger de manière fluide avec les différentes équipes tech, et remonter les alertes ou propositions d'amélioration de façon proactive.

Profil Recherché

Vous justifiez d'une expérience de 2 à 3 ans sur des fonctions de Data Engineer sur databricks. Vous recherchez un environnement challengeant pour monter en compétences rapidement et vous frotter à des problématiques data complexes.

Compétences Techniques (Hard Skills)

• Stack Cible : Pratique concrète et opérationnelle de Databricks indispensable.

• Langages : Maîtrise de Python (PySpark) et SQL avancé.

• Cloud : Bonne connaissance d'au moins un environnement Cloud public (Azure, AWS ou GCP). Note : une affinité avec l'écosystème Azure est un vrai plus.

• Bonnes pratiques : Connaissance des concepts d'architecture Data (Datalake, Lakehouse) et des principes de versioning/CI-CD (Git).

Savoir-être (Soft Skills) - Critères Décisifs

• Rigueur absolue : Le niveau d'exigence nécessite une grande fiabilité dans les livrables et le respect strict des best practices.

• Résilience et Adaptabilité : Capacité à évoluer dans un contexte dynamique, urgent et sous pression.

• Communication : Excellente posture de consultant, capacité à s'exprimer clairement et à justifier ses choix techniques avec pertinence.