Tech Lead Data Engineer Databricks - Freelance
Freelance Entre 7 et 12 mois Paris (Paris)
Description de l'offre
Contexte
Vous intégrerez une équipe data en mode intégré, en interaction directe avec les équipes métiers (finance), dans un contexte de digitalisation et d’industrialisation des processus data.
L’environnement nécessite une forte capacité à vulgariser les sujets techniques et à accompagner des interlocuteurs non techniques.
Missions
- Participer à la conception et à l’évolution de la plateforme data sur Databricks
- Développer et maintenir des pipelines de données (Spark / PySpark)
- Industrialiser les traitements (batch / streaming) et garantir leur fiabilité
- Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques (Data Quality, gouvernance, CI/CD)
- Interagir avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et valoriser les données
- Traduire des besoins fonctionnels en solutions techniques adaptées
- Accompagner les équipes dans l’usage de la plateforme data
- Participer aux choix techniques et à l’amélioration continue de la plateforme
Environnement technique
- Databricks
- Spark / PySpark
- Azure (ou équivalent cloud)
- Data Lake / Delta Lake
- CI/CD / DataOps
Conditions de travail
- Démarrage : ASAP
- Durée : mission longue (1 an + renouvellement possible)
Profil recherché
- Expérience significative en Data Engineering sur Databricks
- Très bonne maîtrise de Spark / PySpark
- Expérience sur des projets de plateforme data / Lakehouse
- Capacité à évoluer dans un environnement mixte (technique / métier)
- Aisance dans la communication avec des interlocuteurs non techniques
- Posture pédagogue, pragmatique et orientée delivery
- Expérience dans un contexte finance appréciée
À propos de Collective.work
Collective.work est la plateforme de recrutement nouvelle génération pour trouver votre prochain emploi.
Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.
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