Data Engineer

Job Description & Summary

• Au sein du Chief Data Office de PwC France & Maghreb, vous rejoignez une équipe Data en pleine croissance, organisée en mode OneTeam entre Tunis et Paris. L'équipe opère en méthodologie Agile (sprints de 2 semaines) et intervient sur des projets à forte valeur ajoutée pour les métiers du cabinet.
• Vous intégrez une squad mixte pilotée par un Team Lead, au sein d'une organisation qui valorise l'expertise technique, l'autonomie et la curiosité.

• Le Data Engineer Senior est un expert technique au coeur de la chaîne de valeur Data. Il conçoit et maintient les pipelines de données et contribue à la construction des couches sémantiques qui alimentent les usages analytiques du cabinet.
• Il est également identifié comme le futur référent interne Databricks de l'équipe, avec pour ambition d'accompagner la montée en compétence collective sur cette technologie.

• Le Data Engineer Senior est un expert technique au cœur de la chaîne de valeur Data. Il conçoit et maintient les pipelines de données et contribue à la construction des couches sémantiques qui alimentent les usages analytiques du cabinet.
• Il est également identifié comme le futur référent interne Databricks de l'équipe, avec pour ambition d'accompagner la montée en compétence collective sur cette technologie.

Missions principales

1. Construction & maintien des pipelines de données (Build)

Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables

Construire et faire évoluer les couches sémantiques pour les usages BI et analytiques

Garantir la qualité, la performance et la traçabilité des flux de données

Respecter et contribuer à l'amélioration du framework technique défini avec le Data Architecte

2. Run & exploitation

Assurer le run opérationnel sur les pipelines en production (surveillance, correction, optimisation)

Traiter les incidents et demandes d'évolution dans le cadre des sprints Agile

Contribuer à la réduction de la charge run par l'automatisation et l'amélioration continue

Le run est minoritaire par rapport au build. Les charges sont réparties et validées chaque sprint avec le Team Lead pour éviter la surcharge.

3. Référent Databricks

Être garant de la bonne utilisation de Databricks au sein de l'équipe

Proposer des axes d'amélioration et de montée en maturité sur la plateforme

Accompagner les membres de l'équipe dans leur appropriation de l'outil

Contribuer activement à la veille technologique sur l'écosystème Databricks et Microsoft Fabric

4. Collaboration & évolutions Data

Travailler en lien étroit avec le Team Lead et le Data Architecte

Participer aux réflexions sur les évolutions de la plateforme Data (notamment Microsoft Fabric)

Contribuer aux échanges avec les équipes métier pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées

Stack technique

Domaine / Technologies

Data Engineering : Azure Databricks (prérequis fort), Azure Data Factory

BI & Sémantique : Power BI, Microsoft Fabric

Suivi de projet : Azure DevOps

Langages & bases : SQL (prérequis), Python, PySpark

Compétences techniques — prérequis

Maîtrise opérationnelle d'Azure Databricks : développement, optimisation, bonne compréhension de l'architecture (Delta Lake, Unity Catalog apprécié)

SQL avancé : indispensable pour la construction des couches sémantiques