Data Engineer Junior - Microsoft Fabric (Villeneuve-d’Ascq)

Objectifs de la mission

• Objectifs à court terme : Assurer le développement et la mise en production des

pipelines de données nécessaires aux cas d'usage AI identifié. Garantir la qualité et

la fiabilité des données ingérées dans Microsoft Fabric.

• Objectifs à long terme : Construire le socle technique (connecteurs, logique de

transformation) pour contribuer à une migration vers Microsoft Fabric tout en

amenant l'équipe interne à l'autonomie par la pratique.

Livrables attendus

• Pipelines d'ingestion et de transformation : Flux de données développés

(Notebooks, Dataflows, Pipelines) intégrant les règles de gestion et de nettoyage.

• Modèles de données (Silver/Gold) : Tables et vues prêtes à l'emploi pour les

consommateurs (Power BI, AI, Analystes).

• Prototypes de migration : POCs (Preuve de Concept) sur la reprise des flux

complexes actuels (Semarchy/ETL externe) vers Microsoft Fabric.

• Code documenté et optimisé : Scripts Python/SQL commentés et conformes aux

standards définis.

Tâches à réaliser

• Développement Data Engineering : Coder les transformations de données

complexes (nettoyage, historisation, calculs) au sein de l'environnement Microsoft

Fabric.

• Intégration technique : Connecter Microsoft Fabric aux sources de données

existantes (Semarchy, bases internes/externes) et assurer l'alimentation du

One

Lake.

• Accompagnement opérationnel : Réaliser des revues de code avec l'équipe interne

et faire du "Pair Programming" pour transmettre les bonnes pratiques de

développement.

• Préparation à la migration : Analyser techniquement les flux ETL existants et

proposer/implémenter les équivalents techniques dans Microsoft Fabric pour

préparer 2.

• Développement Data (Cœur de métier) : Maîtrise avancée de Python et SQL.

Capacité à écrire du code performant et maintenable.

• Microsoft Microsoft Fabric & Azure Data : Expertise pratique sur les composants

Data Engineering (Lakehouse, Notebooks) et Data Factory (Pipelines).

Compréhension de l'architecture Medallion (Bronze/Silver/Gold).

• Modélisation & Qualité : Solides bases en modélisation de données (Star schema,

Data Vault, etc.) et en techniques de data quality / data cleansing.

• Intégration : Expérience dans la connexion à des systèmes hétérogènes (API, bases

relationnelles, fichiers plats).

Expérience attendue

• Années d'expérience : Profil Senior (7+ ans), avec un historique fort en

développement technique et projets complexes.

• Responsabilités passées : Avoir occupé un rôle de Tech Lead Data ou de

Développeur Senior référent. Une expérience concrète de migration de données ou

de changement d'outil ETL est un plus.

• Certification DP600 et DP700 sont un plus.

Compétences non techniques ("soft skills")

• Capacité de vulgarisation : Savoir expliquer simplement le "pourquoi" d'une

solution technique à l'équipe.

• Pédagogie active : Patience et volonté de faire monter les autres en compétence à

travers la pratique quotidienne.

• Pragmatisme : Capacité à livrer des solutions fonctionnelles rapidement tout en

respectant les standards de qualité.