Data Engineer Senior - Plateforme Spark - Databricks H/F - Kaizen Solutions
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Les missions du poste
Kaizen Solutions ?
Kaizen Solutions est une société de conseil (ESN) spécialisée dans les systèmes d'information complexes.
Nous accompagnons nos clients, de la start-up aux grands groupes industriels, dans la conception et le développement de solutions logicielles sur mesure, sur l'ensemble de la chaîne technique, du capteur jusqu'au cloud.
Notre promesse employeur est simple :
Travailler chez Kaizen, c'est le meilleur moyen de progresser rapidement.
Nos équipes sont composées de profils passionnés, qui ont envie d'apprendre, de partager et de transmettre, dans un environnement où l'expertise technique et la montée en compétences sont réellement valorisées.
Oubliez tout ce que vous connaissez ou pensez connaître sur les ESN, et découvrez qui nous sommes (on est vraiment différents, et on a hâte de vous expliquer de vive voix pourquoi) !
Pour l'un de nos clients industriels du bassin grenoblois, nous recherchons un Data Engineer senior pour renforcer une équipe "Data Processing". La mission porte sur le développement et l'opérabilité d'une plateforme data de type Lakehouse (Spark, Delta Lake, Databricks, Azure).
Missions
- Développement d'applications distribuées en Scala/Spark pour les pipelines de données
- Définition et mise en oeuvre des pipelines selon les principes de l'architecture Data Lakehouse
- Mise en place des outils de supervision et d'opérabilité de la plateforme
- Support technique aux équipes utilisatrices
- Participation aux développements applicatifs transverses
Le profil recherché
- Bac +5 en école d'ingénieur
- Expérience confirmée (5 ans minimum) en data engineering sur des environnements distribués
- Scala obligatoire - niveau avancé exigé
- Solide maîtrise de SQL
- Expérience Spark, Delta Lake, Databricks
- Expérience sur plateforme cloud Azure ou AWS
- Bonne connaissance des architectures Data Lakehouse et des bonnes pratiques du cycle de vie data/software
Compétences requises
- Assistance technique
- AWS
- Scala
- SQL