Description du poste
Vous rejoignez l’Ubisoft Data Office – Domain Enabling pour contribuer au Publishing Data Domain au sein d’une équipe internationale distribuée entre Bucarest, Paris et Montréal. En tant que Senior Data Engineer, vous concevez, construisez et optimisez des pipelines de données (collecte, transformation) et les modèles/objets associés dans l’entrepôt de données, tout en jouant un rôle-clé dans la définition des standards techniques du domaine. Vous collaborez étroitement avec les partenaires métier et savez adapter votre langage à des audiences non techniques.
Vos missions
1. Concevoir, développer, maintenir et optimiser des pipelines de données complexes et les modèles de data warehouse associés.
2. Tester les solutions, analyser les incidents de qualité de données et en déterminer les causes racines.
3. Contribuer activement aux guidelines du domaine et au paysage technique (évaluation/outillage, amélioration des pratiques, onboarding et évangélisation des standards).
4. Produire la documentation technique nécessaire pour chaque développement.
5. Participer aux ateliers/projets, apporter les inputs nécessaires à la planification et à l’exécution.
6. Communiquer avec les partenaires métier et présenter des artefacts techniques à des publics non techniques.
Qualifications
Qualifications
Expérience pertinente
7. Construction de pipelines de données (SQL, Python, PySpark) dans un environnement Cloud (ex. Snowflake, Databricks) avec un code scalable, maintenable et réutilisable.
8. Conception et développement de solutions Data Warehouse / Big Data.
9. Orchestration de pipelines (ex. Airflow) et pratiques DevOps/DataOps modernes (versionning, CI/CD, monitoring/observabilité, tests, release management).
Compétences & connaissances
10. Excellente maîtrise de SQL, Python et PySpark.
11. Écosystèmes Snowflake et/ou Databricks (cloud data).
12. Airflow ou équivalent pour l’orchestration.
13. DataOps/DevOps : Git, CI/CD, monitoring/observabilité, tests.
14. Modélisation et bonnes pratiques DWH.
15. Qualité de données & documentation rigoureuse.
16. Culture analytics et curiosité pour la donnée ; connaissance d’outils de data viz (Power BI, MicroStrategy, Tableau) appréciée.
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