Data Engineer H/F - 75

KENT est un employeur engagé en faveur de la diversité et de l'égalité des chances. Tous nos postes sont ouverts à toutes et à tous, sans distinction ni discrimination. Nos décisions de recrutement reposent exclusivement sur les compétences, les aptitudes et la motivation.Notre client, acteur dans le secteur de l'action sociale et des services à la personne, recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) afin de renforcer son pôle Data et d'accompagner l'industrialisation de ses pipelines et plateformes analytiques

Dans le cadre du développement de son écosystème Data, le/la Data Engineer aura pour rôle de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement et de valorisation de données au sein d'un environnement cloud moderne.

Vos missions:

- Développer et maintenir des pipelines de données fiables et scalables (Fabric, Lakehouse, Pipelines, Notebooks Spark...).
- Concevoir et optimiser des traitements Spark / PySpark pour la transformation et la qualité des données.
- Automatiser les flux et processus via Power Automate (ex. SFTP, SharePoint, Outlook, Teams...).
- Contribuer à l'alimentation et à la modélisation des datasets destinés à Power BI.
- Participer à l'ordonnancement, au suivi opérationnel et à la mise en production des traitements.
- Mettre en oeuvre les bonnes pratiques DevOps : Git, CI/CD, industrialisation des déploiements.
- Assurer la documentation technique et la pérennité des développements.
- Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données (data lineage, règles de gestion, contrôles qualité).
- Implémenter les stratégies de sécurité (RLS, gestion des accès, endpoints SQL sécurisés...).
- Participer à la structuration et à l'enrichissement de la gouvernance Data (catalogues, Purview, documentation OneLake...).
- Suivre et optimiser les performances (pipelines, jobs Spark, transformations SQL).
- Diagnostiquer et résoudre les incidents de production, assurer le support de niveau 2/3.
- Participer à la veille technologique, au partage de connaissances et à l'amélioration continue.
- Collaborer dans un contexte Agile avec les équipes Data et les métiers.