Data Engineer (Bordeaux) H/F (IT)
Notre client dans le secteur Immobilier recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission: Offre de mission ? Data Engineer Contexte et objectif de la mission Notre client est composé de plusieurs filiales et structures de services partagés (IT, RH, juridique, finance, marketing). Le groupe est engagé dans une transformation digitale avec des enjeux autour de la gouvernance de la donnée, de l'harmonisation des systèmes d'information entre filiales et de la structuration d'une plateforme data moderne. La DSI pilote un programme de refonte de l'infrastructure data et souhaite renforcer son équipe avec un Data Engineer expérimenté capable de construire et maintenir des pipelines robustes, de structurer les flux de données entre les différentes entités du groupe et d'alimenter les outils de restitution. Missions principales Le/la consultant(e) interviendra au sein de l'équipe Data pour :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement)
- Administrer et exploiter Azure Synapse Analytics comme socle de la plateforme data
- Modéliser les données (modélisation dimensionnelle, data warehouse, data lakehouse)
- Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes sur les bases du groupe
- Développer des scripts et orchestrateurs en Python pour l'automatisation des flux
- Connecter les sources de données à Power BI et garantir la qualité des données exposées aux analystes
- Contribuer à l'harmonisation des données entre les filiales du groupe
- Participer à la gouvernance de la donnée (documentation, qualité, traçabilité)
- Azure Synapse Analytics : maîtrise obligatoire
- SQL : maîtrise obligatoire (requêtes complexes, optimisation)
- Python : maîtrise obligatoire (ETL, orchestration, scripting)
- Power BI : bonne connaissance (alimentation des modèles)
- Azure Data Factory / Azure Data Lake
- Spark / PySpark
- Outils de versionning (Git)
- Notions de modélisation dimensionnelle
- Expérience confirmée sur la conception et le maintien de pipelines de données en environnement cloud Azure
- Solide maîtrise de SQL et des environnements analytiques (Synapse, DWH)
- Bonne maîtrise de Python dans un contexte data engineering (ETL, automatisation)
- Capacité à exposer des données propres et fiables vers des outils de BI
- Connaissance des bonnes pratiques de qualité et gouvernance de la donnée
- Autonomie et rigueur dans les développements
- Adaptabilité dans un environnement multi-filiales en transformation
- Sens du détail et souci de la qualité de la donnée
- Bonnes capacités relationnelles pour collaborer avec les équipes métiers et IT
- Dynamisme et réactivité face aux priorités
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