Data Engineer Azure - Microsoft Fabric ou stack équivalente (H/F) - Freelance

Taux journalier (TJM): 600

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Azure, expérimenté sur Microsoft Fabric ou sur une stack data Azure équivalente (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory).

Contexte de la mission

Vous intervenez sur une plateforme data moderne en production, dans un environnement Azure, et prenez en charge l'ensemble de la chaîne Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur exposition dans Power BI.

Vos missions

Concevoir et développer les pipelines d'ingestion et de transformation des données (PySpark, notebooks, Data Factory / Pipelines)

Structurer les données dans un Lakehouse selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold)

Modéliser les données et construire les modèles sémantiques destinés à Power BI

Industrialiser les traitements : versionning, bonnes pratiques, mise en production

Contribuer à la gouvernance des données et à la démarche Data Products / Data Mesh

Compétences techniques indispensables :

Expérience confirmée en Data Engineering sur Azure

2 ans d'expérience minimum sur Microsoft Fabric ou une plateforme Azure équivalente (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics)

PySpark / Spark

Lakehouse (OneLake, ou Delta Lake / ADLS Gen2)

Notebooks

Pipelines de données (Fabric Data Factory ou Azure Data Factory)

Endpoints SQL (Fabric Endpoints ou équivalent)

Modélisation de données et Semantic Models

Power BI (intégration avec la plateforme data)

Compétences fonctionnelles :

Gouvernance des données

Data Products

Data Mesh

Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold)

Les plus :

Une expérience de Microsoft Fabric en production, permettant d'être opérationnel immédiatement sur la plateforme

dbt (Data Build Tool) pour la transformation et la modélisation des données

Bonnes pratiques d'industrialisation et de versionning des modèles de données

Ce qui est attendu

Un profil très opérationnel, autonome et rapidement productif, capable de couvrir toute la chaîne Data : ingestion, transformation, modélisation, industrialisation et exposition dans Power BI.