Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données et des solutions analytiques, afin de garantir des données fiables, performantes et exploitables pour les métiers et les applications d'IA.
Responsabilités
Concevoir et développer des pipelines de données sur Azure et Databricks.
Intégrer, transformer et modéliser les données (ELT/ETL).
Mettre en place des modèles de données adaptés aux besoins analytiques.
Optimiser les performances, la qualité et la gouvernance des données.
Développer et maintenir des index et des solutions de recherche avec Azure AI Search.
Collaborer avec les équipes Data, BI, IA et métiers pour répondre aux besoins fonctionnels.
Participer à l'automatisation des déploiements (CI/CD) et aux bonnes pratiques DataOps.
Compétences techniques
Solide expérience avec Azure Databricks (Spark, Python, SQL).
Expérience avec Azure AI Search (indexation, enrichissement, recherche sémantique).
Maîtrise de SQL et Python.
Connaissance des architectures Lakehouse, Delta Lake et des modèles analytiques.
Expérience des outils de versioning (Git) et des pipelines CI/CD.
Expérience de 5 à 7 ans en Data Engineering et/ou Analytics Engineering.
Esprit analytique, autonomie et sens de la qualité.
Capacité à travailler en environnement Agile et en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
Bonne communication et orientation résultats.
#J-18808-Ljbffr
Responsabilités
Concevoir et développer des pipelines de données sur Azure et Databricks.
Intégrer, transformer et modéliser les données (ELT/ETL).
Mettre en place des modèles de données adaptés aux besoins analytiques.
Optimiser les performances, la qualité et la gouvernance des données.
Développer et maintenir des index et des solutions de recherche avec Azure AI Search.
Collaborer avec les équipes Data, BI, IA et métiers pour répondre aux besoins fonctionnels.
Participer à l'automatisation des déploiements (CI/CD) et aux bonnes pratiques DataOps.
Compétences techniques
Solide expérience avec Azure Databricks (Spark, Python, SQL).
Expérience avec Azure AI Search (indexation, enrichissement, recherche sémantique).
Maîtrise de SQL et Python.
Connaissance des architectures Lakehouse, Delta Lake et des modèles analytiques.
Expérience des outils de versioning (Git) et des pipelines CI/CD.
Expérience de 5 à 7 ans en Data Engineering et/ou Analytics Engineering.
Esprit analytique, autonomie et sens de la qualité.
Capacité à travailler en environnement Agile et en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
Bonne communication et orientation résultats.
#J-18808-Ljbffr
Analytics Engineer Arbeitgeber: Argosia Consulting
Argosia Consulting ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf, Schweiz, ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur der Innovation und des Wissensaustauschs, während es gleichzeitig attraktive Vorteile wie flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten bietet. Hier haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Engineering auf einer modernen Azure-Datenplattform weiterzuentwickeln.
