Description du poste Nous recherchons un Data Engineer confirmé souhaitant évoluer vers un rôle de Tech Lead, avec une expertise forte sur Databricks. Vous interviendrez sur des plateformes data modernes de type Lakehouse, chez des clients grands comptes et internationaux, dans des contextes de build, de scale ou de modernisation. En tant que référent technique Databricks, vous jouerez un rôle clé dans la structuration des architectures, la définition des standards d’ingénierie et la montée en maturité des équipes, sans management hiérarchique direct. Vos responsabilités Leadership technique & architecture Incarner l’expertise de référence sur Databricks, dbt et Delta Live Tables pour les projets à enjeux. Concevoir des architectures Lakehouse scalables, sécurisées et maintenables (Delta Lake, Unity Catalog, streaming). Définir et faire appliquer les standards d’ingénierie data : modularité, tests, CI/CD, observabilité, gouvernance. Challenger et optimiser les implémentations existantes (Photon, autoscaling, optimisation Delta, workflows). Industrialisation & qualité d’ingénierie Industrialiser des pipelines ELT/ETL batch et streaming via Databricks Workflows et Delta Live Tables. Structurer l’usage de dbt : modèles, tests, documentation, macros, exposures et bonnes pratiques. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD avancés (Git, revues de code, déploiements automatisés). Garantir la fiabilité, la résilience et la reproductibilité des plateformes en production. Pilotage & influence Accompagner les équipes data (Data Engineers, Analysts, ML Engineers) dans leur montée en compétences. Collaborer étroitement avec architectes, product owners et responsables métiers. Réaliser des audits techniques, diagnostics de performance et plans de remédiation. Contribuer aux roadmaps data des clients et à leurs arbitrages technologiques. Votre quotidien chez TeamWork Développement de pipelines data batch et streaming sur Databricks avec Delta Live Tables. Conception et optimisation de modèles dbt (tests, documentation, performance). Mise en œuvre d’architectures Lakehouse complètes (stockage, gouvernance, compute, workflows). Animation d’ateliers techniques, mentoring et revues de bonnes pratiques. Résolution de problématiques complexes : performance, coûts, qualité des données, gouvernance. Veille technologique active sur l’écosystème Databricks.
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