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Data engineer h/f

Paris
Indépendant
Brainlogic
Publiée le 8 mars
Description de l'offre

BRAINLOGIC accompagne ses clients dans la réalisation de leurs projets digitaux. Depuis toutes ces années, riches en évolutions et en transformations, nous avons su rester à la pointe de la technologie et de l’innovation avec la même ambition : satisfaire nos clients en leur apportant nos conseils, nos expertises pour pouvoir les accompagner au mieux.

Résumé du poste

Au sein de notre Digital Factory, le/la Data Engineer contribue à la conception, au développement et à la maintenance des pipelines d’ingestion de données de notre nouvelle plateforme basée sur Microsoft Fabric et des outils open source (Python, dbt, etc.).

Vous jouez un rôle central dans la modernisation de notre Modern Data Stack, en automatisant les flux de données et en garantissant leur qualité, leur fiabilité et leur passage à l’échelle, en collaboration étroite avec le Lead Data Platform.

Contexte :

Notre Digital Factory (150 personnes) est au cœur de l’innovation technologique et accompagne la transformation numérique de l’entreprise (700 collaborateurs). Face à une croissance importante des initiatives DATA & IA, nous avons engagé début 2025 un changement d’envergure : transformer une plateforme Azure BI dédiée aux usages décisionnels en une plateforme moderne sur Microsoft Fabric, conçue pour répondre aux besoins de self-service analytique, de datascience et de GenAI.

Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer prêt à participer activement à la construction et à l’évolution de cette nouvelle plateforme.

Missions principales

1. Conception et développement des pipelines

* Concevoir et développer des pipelines d’ingestion en Python sur Microsoft Fabric.

* Automatiser les workflows de collecte, transformation et chargement des données.

* Optimiser les pipelines pour garantir performance, qualité et scalabilité.

2. Gestion de l’infrastructure et des outils

* Déployer et administrer la plateforme sur Microsoft Fabric, avec Docker et des outils d’orchestration.

* Configurer et maintenir DBT en collaboration avec les Analytics Engineers.

* Mettre en place et améliorer les processus CI/CD, ainsi que les tests unitaires et d’intégration.

* Définir et maintenir le monitoring et l’alerting pour assurer la fiabilité opérationnelle

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