𝐔𝐧 𝐥𝐞𝐚𝐝𝐞𝐫 𝐦𝐨𝐧𝐝𝐢𝐚𝐥 𝐝𝐞 𝐥'𝐈𝐧𝐠𝐞́𝐧𝐢𝐞𝐫𝐢𝐞 𝐞𝐭 𝐝𝐞𝐬 𝐈𝐓 𝐒𝐞𝐫𝐯𝐢𝐜𝐞𝐬 ALTEN, fondé en 1988 et présent dans plus de 30 pays, s’est imposé comme le leader mondial des services d’ingénierie et IT Services. Le Groupe anticipe les besoins en innovation, R&D et systèmes d’information technologiques, en collaborant avec de grands acteurs de l’Aéronautique, Espace, Défense, Automobile, Transports, Énergie, Santé, Télécommunications, Banque et Services publics. 𝐍𝐎𝐓𝐑𝐄 𝐕𝐈𝐒𝐈𝐎𝐍 : 𝐂𝐎𝐍𝐒𝐓𝐑𝐔𝐈𝐑𝐄 𝐋𝐄 𝐌𝐎𝐍𝐃𝐄 𝐃𝐄 𝐃𝐄𝐌𝐀𝐈𝐍 Convaincus que les ingénieurs façonnent l’avenir, nous accompagnons nos clients dans leur transformation technologique et durable, avec l’ambition de repousser les limites de l’innovation pour anticiper le futur dès aujourd’hui.

Missions principales

Développement De Dataflows Sur Databricks

Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données sur Databricks (Batch & Streaming).
Manipuler des données à grande échelle via PySpark ou Scala.
Implémenter des transformations avancées et garantir la qualité, la robustesse et la performance des traitements.

Industrialisation & Bonnes Pratiques

Mettre en œuvre les standards du Delta Lake, du Data Lakehouse et des architectures cloud.
Développer dans une logique DataOps : CI/CD, automatisation, tests, versionning.
S’assurer du respect des bonnes pratiques en sécurité, gouvernance et optimisation des coûts.

Participation aux projets dans des contextes variés

Intervenir dans des contextes métiers multiples : finance, industrie, retail, mobilité, énergie…
Adapter les patterns de développement aux contraintes spécifiques (volumétrie, temps réel, SLA…).
Travailler en collaboration avec Data Architects, Data Analysts, Data Scientists et équipes Cloud.

Expertise & accompagnement

Apporter un rôle de référent technique auprès des équipes de développement.
Participer à l’amélioration continue : documentation, partage de bonnes pratiques, guidelines, accélérateurs internes.
Contribuer aux études de cadrage, aux choix technologiques et aux prototypes/POC.
Certifications Databricks souhaitées.

Qualifications

Compétences techniques indispensables

Maîtrise avancée de Databricks (Workspaces, Jobs/Workflows, Delta Lake, Unity Catalog).
Excellente pratique de PySpark et/ou Scala dans un contexte Big Data distribué.
Solides compétences en traitements distribués, optimisation Spark et gestion de la performance.
Connaissance d’un Cloud majeur : Azure (prioritaire), AWS ou GCP.
Maîtrise des outils et pratiques CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins…).
Connaissance de Terraform ou équivalent (un plus).

Votre profil

Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering.
Expériences significatives dans plusieurs contextes projets, montrant votre capacité à vous adapter et à industrialiser des pipelines complexes.
Expérience démontrée sur la mise en place de dataflows Databricks (batch & streaming).
Anglais courant.

Data Engineer Databricks (h/f)

Company Description

Job Description

Benefits