Senior Data Engineer - Azure

Chez Quantiphi, la technologie est au cœur de nos activités, mais une culture mondiale et diversifiée définit notre succès. Nous sommes passionnés par nos employés et fiers de promouvoir une culture fondée sur la transparence, la diversité, l'intégrité, l'apprentissage et la croissance. Si vous recherchez un environnement qui encourage l'innovation et l'excellence non seulement dans votre vie professionnelle mais aussi personnelle, alors Quantiphi est l'endroit qu'il vous faut !

3 à 6 ans

Mumbai/Bangalore/Trivandrum (Hybride)

• Connaissance approfondie et expertise en Microsoft Azure, y compris les services de données Azure tels que Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage, Azure Synapse, Azure Databricks, Azure Data Factory, etc.
• Compétences solides en modélisation de données pour concevoir des solutions de données efficaces et évolutives.
• Maîtrise des techniques d'intégration de données, des processus ETL et du développement de pipelines de données en utilisant les services Azure.
• Compréhension approfondie des principes de gouvernance des données, de la sécurité des données et des exigences de conformité (par exemple, GDPR, HIPAA), et capacité à les mettre en œuvre dans les environnements Azure.
• Expérience avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL, et capacité à choisir les bonnes solutions de stockage pour différents types de données.
• Maîtrise de SQL pour interroger et travailler avec des bases de données relationnelles, ainsi que des connaissances en bases de données NoSQL.
• Familiarité avec les outils d'analyse de données et les plateformes de reporting telles que Power BI, Tableau ou similaires.
• Compétences solides en programmation dans des langages comme Python, Java ou C# pour le scripting, l'automatisation et la manipulation des données.
• Capacité à gérer des projets liés aux données, à travailler en collaboration avec des équipes interfonctionnelles et à respecter les délais des projets.
• Compétences solides en documentation et excellentes compétences en communication pour transmettre des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.

• Des certifications Microsoft Azure pertinentes, telles que Azure Data Engineer ou Azure Solutions Architect, peuvent renforcer votre crédibilité.
• Connaissance des technologies big data comme Hadoop et Spark pour la gestion de grands ensembles de données.
• Expérience avec Snowflake.
• Familiarité avec les concepts de machine learning et Azure Machine Learning pour la mise en œuvre de modèles basés sur les données.
• Expérience avec les pratiques DevOps et les pipelines d'intégration/déploiement continus (CI/CD) pour les solutions de données.
• Compréhension du traitement des données en temps réel et des technologies de streaming, telles que Azure Stream Analytics.
• Compétences en analyse avancée, data mining et analyse statistique.

• Développer des solutions d'intégration de données pour amener des données de diverses sources vers Azure, en garantissant la qualité et la cohérence des données.
• Choisir et mettre en œuvre des solutions de stockage de données Azure appropriées pour différents types de données et optimiser les performances et les coûts.
• Implémenter des solutions de traitement des données en utilisant les services Azure, en optimisant pour les performances et l'évolutivité.
• Exécuter des projets de migration de données, y compris les migrations depuis des environnements locaux vers Azure et entre différentes plateformes cloud.
• Établir et appliquer des politiques de gouvernance des données, en garantissant la conformité des données avec les réglementations et les normes de l'industrie.
• Surveiller les solutions de données pour les performances et les coûts, et apporter les ajustements nécessaires pour optimiser.
• Créer des modèles de données en fonction des besoins des solutions client.
• Documentation de l'architecture des données et des solutions.
• Collaboration avec des équipes interfonctionnelles, y compris des ingénieurs de données, des data scientists et des parties prenantes commerciales, pour s'assurer que les solutions de données répondent aux besoins de l'entreprise.
• Respecter les délais des projets.
• Communiquer avec