Tech Lead Data Engineer
AXA
- Wasquehal, Nord
- CDI
- Temps-plein
- Une organisation agile en feature teams : tribus, guildes, squads
- Des projets sur des applications innovantes à fort trafic (web, mobile…)
- Des méthodologies craft (TDD, BDD, clean code, code review…) et DevOps
- Une communauté de partage de bonnes pratiques (BBL, dojo, meetup, conf…)Votre rôle et vos missions
Vous aurez pour missions principales de développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment :
- D’accompagner les développeurs de l’équipe (coaching, code review, pair programming, etc.)
- Passer de la donnée brute à de la donnée exploitable, exposée sous forme de tables requêtables dans le datalake
- Consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le data lake
- Les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de business view, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, etc.)
- De travailler à la création du socle technique Big Data et industrialiser le cycle de développement de l'équipe
- De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.)QualificationsD'une formation supérieure en informatique ou scientifique (Master ou Diplôme d'ingénieur), vous justifiez de plusieurs expériences significatives en tant que lead sur du développement Big Data.Compétences techniques :
- Connaissances avancées en développement en SPARK et idéalement PySpark (Spark en Python)
- Maitrise de l'environnement Microsoft Azure
- Connaissances avancées d'outils de BI comme PowerBICompétences transverses :
- Capacité à interagir avec des parties prenantes diverses : Business analyst, Architectes, Métier
- Expérience en mode de delivery Agile (Scrum, Kanban, etc.)Et Idéalement :
- Avoir une expérience en tant que Lead
- Des Connaissances sur Azure DevOps, Azure Pipeline, GIT, JIRA
- Maitrise des Traitements Big Data en mode Streaming
- Maitrise des Bases de données relationnelles et NoSQL
- Une expérience professionnelle avec des outils comme Azure Databricks, Azure Data Lake Storage ou encore Azure Data Factory