Manager / Senior Manager - Tech Lead Data - Databricks FY27

EY accompagne ses clients dans leurs transitions numérique au travers de nos compétences :

Digital & IA Engineering,

Digital & Data Driven Marketing

Nous activons pour nos clients les meilleures combinatoires de talents individuels et de méthodologies à la pointe, avec toujours l’objectif de les rendre le plus autonome possible. Organisés en Squad Projets Agile, nous aidons de grands comptes, privés ou public, à développer des produits au plus proches de leurs besoins métiers.

Nos experts Tech & Data/IA (Ingénieurs en IA, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Développeurs Back, Front, Mobile, Designers d’expérience, Product Owners/Chefs de Projet) ont pour objectif de :

Mettre l’IA et la data au cœur des stratégies de décision, en éditant des logiciels sur mesure et en créant des modèles de valeur centrés sur les parties prenantes.

Produire des solutions sur mesure reposant sur des pratiques communes et un socle technique affuté depuis des années par la communauté Tech et Design

Garantir un processus de Delivery Continu afin de répondre à leurs enjeux marché

Quelques-uns de nos clients : Canal+, G7, RATP, Saint Gobain, EDF, ENI, Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie, CNAM, Renault …

Description de l’emploi

Passionné(e) par la Data, expert(e) en Data Engineering et spécialiste de la plateforme Databricks, vous souhaitez piloter des projets d’envergure et continuer à développer votre expertise technique.

EY recherche un(e) Tech Lead Data Engineer – Databricks pour piloter techniquement des projets Data, concevoir des architectures Lakehouse robustes et prendre le rôle de référent technique auprès des équipes de Data Engineers.

Tes missions en tant que Tech Lead Data Engineering – Databricks :

Accompagnement à la définition/validation de cas d’usage via des ateliers avec les collaborateurs métiers et IT de nos clients

Définition et mise en œuvre d’architectures Data Lakehouse sur Databricks, en collaboration avec les Product Owners (PO), les architectes techniques et/ou applicatifs

Conception et industrialisation de pipelines avec Apache Spark, Delta Lake, Databricks Workflows et Delta Live Tables / Lakeflow, en garantissant performance, résilience et observabilité

Mise en place de la gouvernance, de la sécurité et du contrôle des accès avec Unity Catalog, ainsi que des standards de développement, de déploiement et d’exploitation de la plateforme

Pilotage des pratiques CI/CD et Infrastructure as Code pour Databricks, en lien avec les environnements cloud Azure, AWS ou GCP

Gestion des backlog techniques des projets Data en étroite collaboration avec les Product Owners et participation active aux différentes occurrences Agile (daily meeting, démo, rétrospective,…)

Participation active aux développements sur Databricks (ingestion, transformation, mise en qualité, enrichissement et exposition des données) tout en assurant la qualité du delivery des équipes : revue de code, optimisation, refactoring et bonnes pratiques

Encadrement et coaching des équipes de développement dans les réalisations et dans la mise en place et le respect des bonnes pratiques

Étude et évaluation des évolutions de la plateforme Databricks et de nouvelles briques technologiques afin de valider leur pertinence et leur intégration dans les architectures Data existantes

Participation à la sélection et à l’évaluation des ressources identifiées pour renforcer les équipes de développement

Profil recherché

Tu disposes d’une formation niveau BAC+5 (Master 2 ou école d’ingénieur) spécialisée en informatique et vous avez au moins 6 ans d’expérience en Data Engineering avec au moins une expérience concrète en tant que Tech Lead

Tu maîtrises parfaitement Apache Spark, Delta Lake, les notebooks et jobs Databricks, ainsi que les principes d’architecture Lakehouse et les technologies d’infrastructure modernes (Kubernetes, Docker, …)

Tu justifies d’une expérience significative dans la conception et l’industrialisation de solutions Data Engineering sur Databricks, idéalement sur Azure Databricks, AWS ou GCP, et tu maîtrises Unity Catalog, les mécanismes de sécurité et la gouvernance des données

La programmation n’a plus de secret pour toi et tu maîtrises parfaitement Python, SQL et PySpark ; Scala et Java constituent des atouts complémentaires

Tu maîtrises parfaitement la philosophie DevOps, les outils CI/CD et les approches Infrastructure as Code appliquées à Databricks

Tu as déjà occupé un rôle de référent technique ou Tech Lead, où tu as encadré des équipes de développeurs, et tu sais gérer des projets à fort enjeu technique.

Tu es capable de concevoir des architectures Lakehouse robustes, sécurisées, performantes et évolutives, en tenant compte des besoins métiers, des contraintes de coûts, de performance et des exigences de sécurité

Tu es capable de prendre des décisions techniques stratégiques, en impliquant toutes les sensibilités de ton équipe, tout en prenant en compte les contraintes du projet.

Tu sais vulgariser des concepts techniques complexes et les expliquer à des interlocuteurs non techniques. À l’écoute des besoins des clients, tu proposes des solutions de compris apportant le meilleur équilibre technique et fonctionnel.

Tu es constamment à jour sur les dernières tendances et technologies, et tu aimes partager tes découvertes avec ton équipe.

Tu es à l’aise avec les problématiques d’intégration de Databricks dans un écosystème Data moderne : orchestration, streaming, APIs, BI, MLOps et services cloud

Tu disposes de la certification Databricks Certified Data Engineer Professional, attendue pour ce rôle. La certification Databricks Certified Data Engineer Associate constitue le niveau minimum ; les certifications Databricks Certified Machine Learning Professional ou Databricks Certified Generative AI Engineer Associate sont appréciées selon les missions

Tu disposes d’un bon niveau d’anglais tant à l’oral qu’à l’écrit