SQLI
Computer Software
DataEngineerMSFabricPySpark
“Data Engineer MS Fabric PySpark at SQLI. Skills: PySpark, Azure Data Factory, Azure. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données à grande échelle utilisant PySpark. Mettre en place des flux de données avec Azure Data Factory, en intégrant des sources et destinations de données variées (SQL, Data Lakes, APIs, etc.)”
Industry & Context.
Excellente capacité à résoudre des problèmes techniques complexes; Esprit d’analyse
What They're Looking For.
Must Have
Bac +5 en informatique, data science, ou dans un domaine équivalent, Minimum de 3 ans d’expérience sur un poste similaire, expérience confirmée en développement sur PySpark, expérience confirmée en Azure Data Factory, Maîtrise de PySpark pour le traitement de données massives en environnement distribué, Expérience significative dans la mise en place et la gestion de Azure Data Factory pour la création et l’orchestration de pipelines de données, Solide expérience en bases de données relationnelles et non relationnelles (SQL, NoSQL), Connaissance des outils de gestion de données dans l’écosystème Azure (Azure Data Lake, Azure SQL Database, Azure Blob Storage, etc.), Connaissances pratiques des services cloud Azure et de leur utilisation dans des solutions de traitement de données (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, etc.), Expérience avec des outils de gestion de versions (Git, Azure DevOps, etc.), Expérience avec les bonnes pratiques de développement logiciel, Connaissance des concepts de Big Data, Connaissance de l’optimisation des performances dans des environnements distribués
Nice to Have
MS Fabric
What You'll Do.
développer et maintenir des pipelines de données à grande échelle utilisant PySpark
Mettre en place des flux de données avec Azure Data Factory
en intégrant des sources et destinations de données variées (SQL
Assurer l'intégration de données provenant de systèmes variés dans un environnement cloud (Azure)
Optimiser les performances des traitements de données (SQL
Mettre en place et assurer le monitoring des jobs de traitement de données (gestion des erreurs
gestion des performances)
Documenter les solutions mises en place
Suivre les bonnes pratiques de développement
How You'll Work.
Team & Collaboration
Collaborer avec les équipes métier, data analysts et data scientists pour comprendre les besoins et proposer des solutions efficaces et scalables; Participer à la définition de l’architecture des données et de la stratégie de gouvernance; Participer à l'amélioration continue des processus et outils existants
Communication Scope
Bonnes compétences en communication
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