Consultant Data Engineer – Software Technical Architecture (STA) at Avanade – Paris | Jobyssey

Le consultant rejoindra la pratique Software Technical Architecture (STA) tout en poursuivant son intervention sur un projet stratégique pour lequel il contribue déjà activement.

Ce poste est créé afin de garantir la continuité des activités de delivery et de capitaliser sur les connaissances, les relations et l'expertise technique déjà acquises dans le cadre du projet. Le consultant possède une compréhension approfondie du contexte client, de l'architecture de la solution, des processus de delivery et des priorités métiers, lui permettant d'être immédiatement opérationnel sans phase d'intégration significative.

Au sein d'un modèle de delivery international et distribué, le consultant participera à la conception, au développement et à l'évolution de solutions cloud modernes s'appuyant sur Azure, Databricks, les technologies d'intégration et les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle.

À ce titre, il devra :

Assurer la continuité des engagements et des travaux actuellement en cours.
Contribuer à l'évolution de l'architecture et des pratiques d'ingénierie.
Collaborer avec les équipes client, les architectes, les développeurs et les centres de delivery.
Participer au partage de connaissances et au développement de l'excellence technique au sein de la communauté STA.
Accélérer la création de valeur grâce à sa connaissance du projet et de son environnement.

Cette mobilité interne permet d'aligner la responsabilité managériale, l'expertise technique et les activités de delivery au sein de la pratique Software Technical Architecture afin de sécuriser la réussite du projet sur le long terme.

À propos du poste

Au sein de la pratique Software Technical Architecture (STA), vous accompagnez nos clients dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions de données modernes sur les plateformes Microsoft Azure.

Vous intervenez sur des projets de transformation digitale nécessitant une forte expertise technique autour de l’ingénierie logicielle, des architectures cloud et du traitement des données à grande échelle.

Vous travaillez en étroite collaboration avec les architectes, développeurs, équipes métiers et experts techniques pour concevoir des solutions robustes, sécurisées et évolutives.

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Vos responsabilités

Concevoir et développer des pipelines de données performants et industrialisés.
Participer à l'architecture et à la mise en œuvre de plateformes Data sur Azure.
Développer des traitements ETL/ELT, batch et streaming.
Contribuer aux choix techniques et aux bonnes pratiques d’ingénierie.
Appliquer les principes DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code.
Assurer la qualité, la performance et la maintenabilité des composants développés.
Participer aux revues de code et aux activités de validation technique.
Accompagner les équipes client dans l’adoption des solutions mises en œuvre.
Produire la documentation technique associée.
Participer à la veille technologique et à l’amélioration continue des pratiques STA.

Compétences techniques

Data Engineering

SQL avancé
Scala et/ou Python et/ou PySpark

Apache Spark
Databricks

Cloud & Architecture

Azure Data Factory
Azure Data Lake Storage
Azure Synapse Analytics
Microsoft Fabric (apprécié)
APIs et architectures d'intégration

Software Engineering & DevOps

Git
Azure DevOps
CI/CD
Infrastructure as Code
Tests automatisés
Monitoring et observabilité

Profil recherché

Diplôme Bac+5 en informatique ou ingénierie.
3 à 6 ans d’expérience en Data Engineering ou développement de plateformes de données.
Solides compétences en développement logiciel et cloud engineering.
Expérience de projets clients dans un environnement de conseil.
Capacité à travailler dans des équipes distribuées et internationales.
Bon niveau d’anglais professionnel.

Ce qui fera la différence

Certifications Azure ou Databricks.
Connaissance des architectures orientées événements.
Expérience sur des programmes de modernisation Data & Cloud.
Capacité à animer des ateliers techniques avec les clients.

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