Vous recherchez des emplois de Data Engineer spécialisé en PySpark et Data Factory dans le secteur des Services Financiers ? Cette profession est au cœur de la transformation data des institutions financières, où la gestion de données massives et complexes est critique. Le Data Engineer construit, optimise et maintient les pipelines de données qui alimentent les analyses, les rapports réglementaires et les modèles d'intelligence artificielle. Typiquement, un Data Engineer dans cet environnement conçoit et développe des infrastructures data robustes et scalables. Ses responsabilités communes incluent l'ingestion de données depuis des sources variées, leur transformation, leur nettoyage et leur stockage dans des data lakes ou des entrepôts modernes. Il utilise fréquemment Apache Spark, et particulièrement son interface Python PySpark, pour traiter efficacement de gros volumes de données. La maîtrise d'Azure Data Factory ou d'outils d'orchestration similaires est essentielle pour automatiser et orchestrer ces flux de données complexes, en assurant leur fiabilité et leur ponctualité. Dans le domaine des Services Financiers, l'accent est mis sur la qualité, la sécurité et la gouvernance des données. Le professionnel doit garantir que les pipelines respectent les normes de conformité strictes (comme Bâle, Solvabilité II, ou les directives anti-fraude) et mettent en œuvre des mécanismes de traçabilité. La collaboration avec les Data Scientists pour opérationnaliser leurs modèles, ou avec les analystes métier pour fournir des données fiables, fait partie intégrante du rôle. Les compétences techniques requises pour ces emplois combinent la maîtrise de PySpark pour le traitement distribué, une expérience solide avec les services cloud (notamment Microsoft Azure avec Data Factory, Databricks, ADLS), et une connaissance du SQL avancé. La compréhension des concepts de modélisation de données (Data Vault, dimensions et faits) et des pratiques de DevOps (CI/CD, Terraform) est souvent attendue. Les compétences transversales comme la rigueur, la capacité à résoudre des problèmes complexes et une bonne communication avec les équipes métier sont tout aussi importantes. En somme, ces professionnels sont les architectes de l'infrastructure data qui permet aux établissements financiers de prendre des décisions éclairées, d'innover et de rester compétitifs. Explorer ces emplois, c'est viser un rôle pivot à l'intersection de la technologie de pointe et des enjeux financiers critiques, avec une demande soutenue pour des experts capables de bâtir des pipelines de données performants et conformes.
