Data Engineer Ms Fabric - Python /Azure

Description du poste

Contexte

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client du secteur de l’énergie recherche 2 Data Engineers spécialisés en Python, PySpark, Microsoft Fabric et maîtrisant l’environnement Azure Cloud.
Les prestations débuteront début / mi-janvier 2026 pour une mission longue à Paris.

Le Data Engineer interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de l’architecture de données de l’entreprise.

Il aura notamment pour missions :

• Concevoir une architecture Data performante, scalable et conforme aux besoins métiers.

• Industrialiser les flux de données au sein de l’écosystème Azure et Microsoft Fabric.

• Garantir la fiabilité, la qualité et la disponibilité des données.

• Architecture cible documentée

• Pipelines de données développés et testés

• Pipelines mis en production et monitorés

• Documentation technique complète

• Plan de maintenance et évolutions techniques recommandées

• Recueillir et analyser les besoins des métiers et utilisateurs.

• Concevoir l’architecture de données : modèles, schémas, stockage, orchestration.

• Développer des pipelines data robustes sous Python, PySpark, Microsoft Fabric.

• Mettre en production les différents flux (CI/CD, monitoring…).

• Maintenir et faire évoluer l’architecture existante.

• Assurer un support technique de niveau expert sur la chaîne de traitement des données.

• Contribuer à l’amélioration continue des pratiques Data et Cloud.

CompétenceNiveauPython⭐⭐⭐⭐ (Expert)PySpark⭐⭐⭐⭐ (Expert)Microsoft Fabric⭐⭐⭐ (Confirmé)Certification « Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate »Souhaitée / requiseAzure Cloud⭐⭐⭐ (Confirmé)Anglais⭐⭐⭐ (Courant)

• Rigueur et autonomie

• Communication claire avec les métiers

• Capacité à travailler en équipe dans un environnement Agile/Cloud

• Bon sens de l’analyse et de la résolution de problèmes

• Lieu : Paris

• Type : Prestation de Data Engineering

• Présence obligatoire : 3 jours sur site / semaine

• Télétravail : 2 jours

• Début de mission : début / mi-janvier 2026

• Expertise Python : développement de scripts avancés, traitement de données, optimisation.

• Maîtrise de PySpark : performance, gestion de gros volumes, transformations complexes.

• Très bonne connaissance de Microsoft Fabric : création de pipelines, gestion du Lakehouse, transformation & ingestion de données.

• Maîtrise de l’environnement Azure Cloud : services data, orchestration, sécurité.

• Connaissances en CI/CD et bonnes pratiques DevOps (Azure DevOps recommandé).

• Capacité à industrialiser et automatiser les flux de données.

• Anglais opérationnel (niveau courant).

• Capacité à recueillir les besoins métiers et à les traduire techniquement.

• Rigueur, autonomie, sens de l’organisation.

• Très bonne communication et esprit collaboratif.

• Capacité à documenter et à transmettre.

• Force de proposition sur les architectures Data.

• Minimum 5 à 7 ans d’expérience en Data Engineering recommandés.

• Expérience dans les environnements Cloud (idéalement Azure).

• Une expérience dans le secteur de l’énergie est un plus, mais non indispensable.

• 3 jours de présence sur site (Paris) par semaine.

• Démarrage : Début / mi-janvier 2026.

• Participation obligatoire au processus : Codingame + soutenance technique.

• Python (niveau expert)

• PySpark (niveau expert)

• Microsoft Fabric

  • Lakehouse / Data Factory / Pipelines / Dataflows

  • Certification Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate souhaitée

• Azure Cloud

  • Azure Data Lake

  • Azure Databricks (selon contexte interne)

  • Azure Synapse / Azure SQL

  • Azure DevOps (CI/CD)

  • Azure Data Factory (selon périmètre)

• Git / GitOps

• Outils de monitoring et observabilité (Azure Monitor, Log Analytics)

• Méthodologies

  • CI/CD

  • DataOps

  • Architecture Data orientée gouvernance et qualité

• Secteur : Énergie

• Contexte : renforcement de la plateforme Data existante

• Cloud : Azure

• Travail en équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Architects, Product Owners)

• Méthodologie Agile