Administrateur dataplateforme/Workspace/ Expert databricks
MosoftyÉnergiePubliée il y a 6 jours
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- La Défense · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 8 missions data engineer sont ouvertes à La Défense en ce moment, sur 490 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Unity (39 missions), Spark (94 missions), Databricks (124 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons actuellement un Administrateur dataplateforme/Workspace/ Expert databricks pour une mission longue dans le secteur de l'énergie !
Missions & Stack technique :
Administration Databricks & Workspaces : Administrer les workspaces et ressources de calcul, gérer les habilitations, appliquer les politiques de sécurité, suivre les coûts et assurer le support opérationnel (RUN).
Gouvernance Data (Unity Catalog) : Structurer et déployer Unity Catalog, organiser les catalogues/schémas, définir les règles d'accès, les conventions de nommage et garantir la qualité des données.
Migration Data Lake Legacy : Analyser l'existant, concevoir l'architecture cible, définir la stratégie de migration par vagues et coordonner les bascules sans interruption de service.
Industrialisation & DataOps : Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD avec Git et Databricks Asset Bundles, et automatiser les déploiements (Dev, Test, Prod).
Développement & Qualité : Industrialiser les pipelines de données avec Python et Apache Spark, et optimiser la modélisation et la fiabilité des flux.
Accompagnement & Documentation : Rédiger la documentation technique (guides, blueprints) et accompagner la montée en compétences des Data Engineers et profils métiers (Data Citizens).
(Compétences appréciées : Terraform avec provider Databricks, Cloud AWS/Azure, briques IA / GenAI intégrées).
Compétences attendues
Indispensables
- Databricks
- Unity
- CI/CD
- Git
- Python
- Spark
- Documentation
Appréciées
- Terraform
- AWS
- Azure