Ingénieur Data Qualité

We Elevate. Digitally.

SQLI, leader européen de l'expérience client et de la transformation digitale, aide les grandes marques internationales à créer de la valeur grâce à la technologie et à l'innovation digitale. De la stratégie au déploiement des actifs technologiques de nos clients, nous imaginons et construisons des architectures robustes et performantes ainsi que des expériences engageantes en combinant technologies de pointe, méthodologies éprouvées et expertise technologique approfondie.

Afin de renforcer nos équipes (2200 personnes, réparties dans 12 pays), nous recrutons des collaborateurs passionnés et qui partagent nos valeurs : Creative spirit, Commitment, Forward thinking.

Description du poste

Contexte du poste

Nous recherchons un
Data Engineer
spécialisé dans les environnements
Azure
et
Databricks
, avec une solide expertise dans l'
architecture en médailles (Bronze / Silver / Gold)
, les pipelines
ETL
, ainsi que les processus d'
ingestion
et de
transformation de données
. Le rôle comporte également une dimension
QA Data
, incluant la validation, les tests et le suivi qualité via Xray.

Responsabilités principales

1. Conception & Développement Data

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines
  ETL
  robustes et scalables.
• Implémenter l'
  architecture médaille
  (tables
  Bronze, Silver, Gold
  ) dans Databricks.
• Développer des workflows d'
  ingestion
  (batch et streaming) à partir de sources variées.
• Réaliser la
  transformation des données
  à grande échelle via
  PySpark
  .
• Optimiser les pipelines Databricks (performances, coûts, fiabilité).

2. Orchestration & Intégration

• Concevoir et orchestrer les pipelines via
  Azure Data Factory (ADF)
  .
• Mettre en place les
  Jobs Databricks
  (batch et streaming).
• Assurer la gestion des environnements, clusters, notebooks et configurations Azure.

3. Qualité & Validation (QA Data)

• Concevoir et exécuter des
  cas de tests
  et
  plans de tests
  pour les pipelines data.
• Rédiger et exécuter des
  requêtes SQL
  avancées pour les contrôles de cohérence, qualité et validation.
• Utiliser
  Xray
  pour la gestion des campagnes de tests et le suivi qualité.
• Documenter les anomalies et assurer le suivi des correctifs.

4. Collaboration & Support

• Collaborer avec les équipes Data Science, BI, Développeurs et Product Owners.
• Fournir une expertise technique et mentorat pour les profils plus juniors.
• Garantir les bonnes pratiques de développement, sécurité et gouvernance cloud.

Qualifications

Compétences techniques requises

Data Engineering

• Maîtrise de
  Databricks
  et de son écosystème (clusters, notebooks, workflows).
• Très bonnes connaissances en
  PySpark
  pour le traitement de données distribuées.
• Solide expérience des
  Jobs Databricks
  (batch & streaming).
• Pratique de l'
  architecture médaille
  :
  Bronze, Silver, Gold
  .

ETL & Orchestration

• Expérience confirmée en conception ETL et ingestion de données.
• Maîtrise de
  Azure Data Factory (ADF)
  .
• Connaissances des bonnes pratiques de DataOps.

QA Data

• Excellentes compétences en
  SQL
  (analytique, optimisation, validations).
• Connaissance des frameworks de tests et gestion via
  Xray
  .
• Expérience dans la rédaction de
  cas de tests
  ,
  plans de tests
  , exécution dans des notebooks ou pipelines.

Profil recherché :

• Minimum
  5 ans
  d'expérience en Data Engineering.
• Expertise avancée en
  PySpark
  et pipelines big data.
• Capacités d'analyse, rigueur et sens de la qualité (data quality mindset).
• Capacité à travailler dans un environnement agile et multi-projets.

Bonus / Nice to Have

• Connaissances Azure Synapse, Delta Lake, CI/CD, Git, Terraform.
• Sensibilité à la gouvernance et la sécurité des données.

Informations supplémentaires

Pourquoi rejoindre notre équipe ?

• Un environnement dynamique et innovant, au sein d'une équipe passionnée par les technologies de données.
• La possibilité de travailler sur des projets d'envergure, à la pointe des technologies cloud et Big Data.
• Des opportunités d'évolution et de formation continue pour développer vos compétences.
• Un cadre de travail flexible (mode Hybride) et des avantages attractifs.

Mots clés : Data Engineer Quality & Validation; Testeur Data.