<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> <p><strong>Pourquoi choisir API ?</strong></p><p><br/></p><p>API, avec plus de 30 ans d'expérience, est une entreprise familiale, reconnue pour sa réelle expertise IT ; transformation digitale, service de support, Cloud...</p><p>Nous avons su nous nous entourer des meilleurs experts afin de répondre au mieux aux besoins spécifiques de nos clients.</p><p><br/></p><p>En optant pour API, vous choisissez une entreprise à taille humaine bénéficiant d'un solide savoir-faire en IT.</p><p>Nous sommes fiers de notre culture d’entreprise unique car nous offrons des opportunités de développement professionnel, avec des programmes de formation continue, d'évolution de carrière ainsi qu’un suivi rigoureux.</p><p><br/></p><p>Nous mettons l’humain au cœur de nos activités : après tout, nos ordinateurs peuvent résoudre des problèmes, mais ils ne savent toujours pas faire un bon café !</p><p><br/></p><p>Aujourd'hui, nous recherchons un <strong>Data Engineer</strong> pour un projet de transformation à <strong>Lausanne</strong>.</p><p><br/></p><p>Il s'agit d'une mission de <strong>6 mois, avec un démarrage rapide souhaité.</strong></p><p><br/></p><p><strong>Votre rôle</strong></p><ul><li>Mettre en œuvre la consommation des données Snowflake via les mécanismes de <strong>Data Sharing</strong> vers l’environnement Databricks. </li><li>Concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données en utilisant <strong>PySpark</strong> et <strong>SQL</strong>. </li><li>Migrer les flux existants du DataHub vers le Lakehouse en appliquant strictement l'<strong>architecture médaillon</strong> (Bronze, Silver, Gold). </li><li>Optimiser les performances des traitements et garantir une qualité de donnée irréprochable. </li><li>Industrialiser les déploiements via des processus <strong>CI/CD</strong> et assurer le monitoring des pipelines en production. </li><li>Collaborer avec le Business Analyst pour traduire les règles métiers en code technique performant. </li><li>Documenter les architectures techniques et les spécifications sur Confluence. </li></ul><p><br/></p><p><strong>Profil recherché</strong></p><ul><li>Diplôme HES/universitaire en informatique ou titre jugé équivalent. </li><li>Expérience confirmée (3-5 ans min) en Data Engineering avec une <strong>pratique de Databricks</strong> en entreprise. </li><li>Excellence technique en <strong>Python (PySpark)</strong> et <strong>SQL</strong>. </li><li>Maîtrise opérationnelle de l'architecture <strong>Lakehouse</strong> et du format <strong>Delta Lake</strong>. </li><li>Expérience pratique de l'outil de transformation <strong>dbt</strong> et d'un orchestrateur de flux (type <strong>Airflow</strong>). </li><li>Maîtrise des outils de versioning (<strong>Git</strong>) et des principes <strong>CI/CD</strong> (Azure DevOps, GitHub Actions ou GitLab CI). </li></ul><p><br/></p><p><strong>Les étapes du processus de recrutement chez API :</strong></p><ul><li>Engageons la conversation ! Pour commencer, nous souhaitons découvrir qui vous êtes : votre parcours, vos intérêts et vos aspirations. Cette première prise de contact nous permettra de mieux vous connaître.</li><li>Ensuite, approfondissons ! Vous aurez l’occasion de rencontrer nos Business Managers qui vous parleront de la vie de consultant chez API. Ce sera le moment idéal pour découvrir les projets qui retiennent votre attention en fonction de vos ambitions !</li><li>Concrétisons ! Une fois l’adéquation entre vos ambitions, vos compétences et le projet établie, l’aventure ensemble peut commencer !</li></ul><p></p> </div>