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Information importante
Type de contrat:
CDI
Salaire / Taux journalier :
Selon Profil
Cette offre est à 0% de commission 🎉Localisation :
Lille, France
Date de démarrage :
2 à 4 semaines
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
2 mars 2026
Le besoin
Contexte de la mission
ATTENTION NE SERONT PRIS EN COMPTE QUE LES PROFILS LILLOIS
Au sein d’une équipe Data dédiée au pilotage financier, le Data Engineer intervient sur un produit central garantissant l’accessibilité, la fiabilité et la qualité des données utilisées pour l’analyse de performance économique.
L’équipe, composée d’un Product Manager et de Data Engineers, travaille en étroite collaboration avec les consommateurs de données afin de répondre aux besoins analytiques métiers. La mission s’inscrit dans une phase stratégique de refonte de la modélisation et de l’architecture Data, avec des projets d’intégration d’outils et de modernisation des systèmes existants.
Le rôle attendu est clé : concevoir des pipelines créateurs de valeur, contribuer aux choix techniques et soutenir l’innovation, tout en favorisant la collaboration, l’entraide et la co-construction au sein d’une équipe internationale.
Objectifs et responsabilités
Concevoir, développer et maintenir des infrastructures et pipelines Data robustes et performants
Optimiser l’architecture et la modélisation des flux pour garantir évolutivité et performance
Contribuer aux décisions techniques et à la modernisation de la stack legacy
Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données financières
Promouvoir les bonnes pratiques de développement et la qualité du code
Collaborer en environnement Agile au sein d’une équipe internationale
Assurer le RUN et le respect des SLA selon le principe « You build it, you run it »
Respecter les engagements de sprint et participer à l’amélioration continue
Compétences clés requises
Plateforme Data & Cloud
Databricks (gestion de clusters, optimisation Big Data, gouvernance)
AWS
Langages & traitement de données
Python / PySpark
SQL (niveau expert, optimisation et modélisation)
DBT (industrialisation, documentation, tests)
Orchestration & DataOps
Apache Airflow (DAGs complexes, monitoring)
GitHub & CI/CD
Méthodologie
Agile (Scrum / Kanban)
Revue de code et bonnes pratiques de développement
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