Data Engineer Azure Python (IT) / FreelanceCherry Pick • Paris, Île-de-France, France

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Le Datahub est la plateforme centrale du syst me d information d un acteur majeur de l pargne. Il centralise, normalise et expose l ensemble des donn es pour des usages m tiers critiques : calcul des commissions, g n ration de documents clients, finance, marketing et cosyst me partenaires. En tant que Data Engineer (Renfort) , vous rejoignez une quipe de 3 personnes pour acc l rer le d veloppement, l industrialisation et la fiabilisation des pipelines de donn es dans un environnement en pleine transformation. 🛠️ Stack Technique Cloud volution : Migration vers Airflow pr vue prochainement. 🎯 Vos Missions D veloppement de Pipelines : Concevoir, maintenir et optimiser les flux d int gration (ingestion, transformation, normalisation) via Azure Data Factory. Expertise Data : R aliser des transformations et agr gations de donn es complexes en SQL, avec un focus sur la performance et la qualit . Industrialisation : Automatiser les processus via Python (Azure Functions) et g rer l infrastructure via Terraform. Collaboration M tier : Travailler en direct avec les quipes Finance, Marketing et Relation Client pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualit curit : Garantir la fiabilit des donn es et la propret du code (CI/CD, tests, revues de code). 👤 Profil Recherch Exp rience : Data Engineer confirm (3 5 ans d exp rience minimum). Ma trise SQL : Capacit g rer des traitements de donn es volumineux et complexes. Expertise Azure : Exp rience solide sur ADF et l cosyst me Cloud Microsoft. Culture Dev : Bonne connaissance de Python et des principes DevOps (Git, CI/CD, Terraform). Soft Skills : Force de proposition, capacit d adaptation et aisance pour changer avec des interlocuteurs non techniques. Langue : Anglais professionnel (un vrai plus pour l environnement international). 💼 Modalit s Pratiques D marrage : Sous 1 mois (disponibilit imm diate ou courte). Dur e : Visibilit sur l ann e 2026. Lieu : Paris (Locaux haut de gamme). Rythme : 3 jours de pr sence sur site / 2 jours de t l travail (pas de full remote). Profil candidat: Le Datahub est la plateforme centrale du syst me d information d un acteur majeur de l pargne. Il centralise, normalise et expose l ensemble des donn es pour des usages m tiers critiques : calcul des commissions, g n ration de documents clients, finance, marketing et cosyst me partenaires. En tant que Data Engineer (Renfort) , vous rejoignez une quipe de 3 personnes pour acc l rer le d veloppement, l industrialisation et la fiabilisation des pipelines de donn es dans un environnement en pleine transformation. 🛠️ Stack Technique Cloud volution : Migration vers Airflow pr vue prochainement. 🎯 Vos Missions D veloppement de Pipelines : Concevoir, maintenir et optimiser les flux d int gration (ingestion, transformation, normalisation) via Azure Data Factory. Expertise Data : R aliser des transformations et agr gations de donn es complexes en SQL, avec un focus sur la performance et la qualit . Industrialisation : Automatiser les processus via Python (Azure Functions) et g rer l infrastructure via Terraform. Collaboration M tier : Travailler en direct avec les quipes Finance, Marketing et Relation Client pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualit curit : Garantir la fiabilit des donn es et la propret du code (CI/CD, tests, revues de code). 👤 Profil Recherch Exp rience : Data Engineer confirm (3 5 ans d exp rience minimum). Ma trise SQL : Capacit g rer des traitements de donn es volumineux et complexes. Expertise Azure : Exp rience solide sur ADF et l cosyst me Cloud Microsoft. Culture Dev : Bonne connaissance de Python et des principes DevOps (Git, CI/CD, Terraform). Soft Skills : Force de proposition, capacit d adaptation et aisance pour changer avec des interlocuteurs non techniques. Langue : Anglais professionnel (un vrai plus pour l environnement international). 💼 Modalit s Pratiques D marrage : Sous 1 mois (disponibilit imm diate ou courte). Dur e : Visibilit sur l ann e 2026. Lieu : Paris (Locaux haut de gamme). Rythme : 3 jours de pr sence sur site / 2 jours de t l travail (pas de full remote).

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