Senior Data Engineer Azure - Banque - CDI

Contexte

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data et Cloud mené pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire , nous recherchons plusieurs Data Engineers Seniors spécialisés Microsoft Azure .

Vous interviendrez au sein d'un environnement bancaire international, dans un département dédié aux systèmes de paiement et au Cash Management , au cœur de processus métiers critiques et de flux de données à forts enjeux opérationnels.

Le programme comprend notamment un important chantier de migration vers Microsoft Azure , ainsi que des travaux de modernisation et d'industrialisation des architectures et traitements de données.

Dans ce contexte, vous contribuerez à la conception, à l'évolution et à la fiabilisation des plateformes Data, en lien étroit avec les équipes d'architecture, de développement, d'infrastructure et les équipes métiers.

Au-delà de l'expertise Data Engineering et Cloud, nous recherchons des profils présentant une réelle appétence pour l'Intelligence Artificielle , capables d'accompagner progressivement l'intégration de nouveaux usages IA au sein des architectures et processus Data.

Missions

Data Engineering & développement

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, performants et industrialisés.
• Participer à la conception et à l'évolution des architectures Data sur Microsoft Azure.
• Développer et optimiser les processus d'ingestion, de transformation et de mise à disposition des données.
• Concevoir et maintenir des traitements de données Batch et, selon les besoins, des flux en temps réel.
• Garantir la qualité, la cohérence, la traçabilité et la disponibilité des données.
• Optimiser les performances, la fiabilité et la maintenabilité des traitements.
• Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement.

Migration Cloud & architecture Azure

• Contribuer aux travaux de migration des données et traitements existants vers Microsoft Azure.
• Participer à l'analyse de l'existant et à la définition des architectures cibles.
• Concevoir et mettre en œuvre les mécanismes d'intégration entre les systèmes historiques et les nouveaux environnements Cloud.
• Accompagner la migration, l'adaptation et l'optimisation des pipelines Data.
• Participer à la définition et à l'application des standards techniques et bonnes pratiques Cloud.
• Prendre en compte les enjeux de sécurité, de résilience, de performance et de maîtrise des coûts.
• Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des environnements.

Data & Intelligence Artificielle

• Collaborer avec les équipes Data Science, IA et métiers pour faciliter l'exploitation des données.
• Concevoir et mettre à disposition des jeux de données fiables et exploitables pour des usages analytiques et IA.
• Participer à l'identification des opportunités d'utilisation de l'IA dans les processus Data.
• Contribuer à l'intégration et à l'industrialisation de composants ou services IA au sein des pipelines et architectures Data.
• Accompagner, selon les besoins du programme, des expérimentations autour de l'IA générative, des LLM ou de l'automatisation intelligente.
• Participer à l'évolution des pratiques Data Engineering pour répondre aux nouveaux besoins liés à l'IA.

Qualité, industrialisation & collaboration

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de tests et de documentation.
• Contribuer aux démarches CI/CD et DataOps.
• Participer au monitoring et à l'amélioration continue des traitements.
• Collaborer avec les architectes Cloud, les équipes de développement, les experts Data et les interlocuteurs métiers.
• Apporter votre expertise technique dans les choix de conception et la résolution de problématiques complexes.
• Accompagner les profils moins expérimentés et contribuer au partage des bonnes pratiques.

Outils & Environnement

Compétences techniques indispensables

• Microsoft Azure , avec une expérience significative des services Data.
• Python pour le développement et l'automatisation des traitements.
• SQL avancé et manipulation de données.
• Conception et développement de pipelines ETL/ELT.
• Architecture et intégration de données.
• Traitement et transformation de données à grande échelle.
• Développement logiciel et gestion de versions avec Git.
• Tests, optimisation et qualité des traitements.
• Compréhension des enjeux de sécurité et de gouvernance des données.

Compétences techniques particulièrement appréciées

Écosystème Microsoft Azure

• Azure Data Factory
• Azure Databricks
• Azure Synapse Analytics
• Azure Data Lake Storage
• Azure SQL
• Microsoft Fabric
• Azure Functions

Data Engineering & industrialisation

• Apache Spark / PySpark
• Delta Lake
• Modélisation de données
• CI/CD, Azure DevOps ou GitHub Actions
• Infrastructure as Code / Terraform
• DataOps et observabilité des pipelines
• Traitements Batch et Streaming

Intelligence Artificielle

• Azure AI Services / Azure AI Foundry
• Azure OpenAI
• Intégration d'API et de services IA
• Préparation et transformation de données pour des modèles ML/IA
• Connaissance des architectures RAG
• MLOps / industrialisation des usages IA
• Expérience de projets associant Data Engineering et IA générative

La maîtrise de l'ensemble de ces technologies n'est pas attendue. Nous recherchons avant tout une expertise Data Engineering Azure solide , complétée par une expérience ou un intérêt concret pour les applications de l'IA.

Compétences fonctionnelles appréciées

• Connaissance des environnements bancaires et financiers.
• Compréhension des systèmes de paiement et du Cash Management.
• Expérience des systèmes transactionnels et des flux critiques.
• Sensibilité aux enjeux de sécurité, de conformité et de traçabilité des données.
• Expérience de programmes de migration ou de modernisation de SI complexes.

Conditions de travail

• Contrat : CDI
• Localisation : à préciser
• Démarrage : à convenir
• Mission : programme de transformation de grande envergure
• Organisation hybride / télétravail : à confirmer