Data Engineer Fabric & Cognite (H/F)

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer / Python (H/F),  pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de l'énergie.

Description

📌 Contexte de la mission

Dans le cadre du développement de ses plateformes data, une organisation recherche un Data Engineer afin de renforcer ses équipes sur la conception et l’industrialisation de solutions de données.

La mission s’inscrit dans un environnement Cloud moderne, avec un fort enjeu autour de la structuration, de la performance et de la mise en production de pipelines de données, notamment via les technologies Microsoft.

🎯 Missions principales et rôle

• Recueillir et analyser les besoins métiers et utilisateurs

• Concevoir des architectures de données robustes et scalables

• Développer des pipelines de données performants

• Mettre en production les flux de données (industrialisation)

• Assurer la maintenance et les évolutions des solutions data

• Participer à l’amélioration continue des processus data

🚀 Objectifs

• Construire une architecture data fiable et scalable

• Garantir la qualité et la disponibilité des données

• Industrialiser les pipelines de traitement de données

• Assurer la performance et la maintenabilité des solutions

• Accompagner les métiers dans l’exploitation de la donnée

📦 Livrables

• Pipelines de données industrialisés

• Architectures data documentées

• Scripts de traitement et transformation de données

• Documentation technique et bonnes pratiques

• Mise en production et suivi des flux data

🛠️ Compétences requises

• Python : Expert

• Azure Cloud : Confirmé

• Microsoft Fabric : Confirmé (fortement apprécié)

• Cognite : Confirmé (fortement apprécié)

• Bonne maîtrise des concepts d’architecture data et pipelines

👤 Profil recherché

• Expérience significative en tant que Data Engineer

• Capacité à travailler sur des environnements Cloud et data modernes

• Bonne compréhension des enjeux métiers liés à la data

• Autonomie, rigueur et esprit analytique

• Bon relationnel et capacité à collaborer avec des équipes transverse