Manila Recruitment
Manila Recruitment
11 – 50 Employés
ConseilLogistiqueMarketing

Manila Recruitment est une agence de recrutement basée aux Philippines qui aide les multinationales, les entreprises et les start-ups à constituer des équipes pour le marché philippin. Ses services comprennent la recherche de cadres, le recrutement dans le secteur informatique, le headhunting, la mise à disposition de personnel offshore et la mise à disposition de personnel à distance dans des domaines tels que le conseil, la logistique et le marketing.

L’agence élabore des stratégies de recrutement adaptées aux objectifs commerciaux de chaque client, selon une approche structurée axée sur la recherche de candidats actifs et passifs. Ses chasseurs de têtes certifiés accompagnent les recrutements grâce à un vaste réseau de candidats et à des programmes de garantie pour les candidats.

Ingénieur·e principal·e data – Microsoft Fabric et Azure (hybride)

Pilotez l’architecture et la mise en œuvre de plateformes de données Azure et Microsoft Fabric. Concevez des pipelines évolutifs, des analyses Power BI, des pratiques de gouvernance et des flux de travail d’ingénierie agentique tout en accompagnant une équipe data.

Description

  • Piloter l’architecture d’ingestion, de transformation et d’analyse pour l’ensemble des produits
  • Créer des modèles évolutifs et réutilisables pour les pipelines, le stockage, les espaces de travail, les modèles de données et l’analytique
  • Construire des pipelines Bronze, Silver et Gold prêts pour la production à l’aide de l’architecture Medallion
  • Définir des normes pour les schémas, les transformations, la nomenclature, la supervision et la préparation des rapports
  • Définir les spécifications, les processus de validation et les garde-fous liés à l’utilisation d’agents de codage
  • Développer des prototypes et du code de production avec idempotence, rejeu sécurisé, traitement incrémental et séparation claire des couches
  • Déployer les pipelines via le contrôle de code source et le CI/CD, avec gestion des versions, supervision, détection des dérives, alertes et procédures de reprise testées
  • Gérer les performances, la fiabilité, la récupérabilité et les coûts de la plateforme à mesure que les volumes de données augmentent
  • Appliquer des contrôles de qualité et de validation des données à chaque frontière entre les couches
  • Maintenir des définitions cohérentes des métriques et collaborer sur les contrôles d’accès, la sécurité au niveau des lignes et la confidentialité
  • Concevoir des modèles sémantiques, des data marts et des jeux de données partagés pour Power BI
  • Conseiller les analystes et les développeurs de rapports sur la modélisation des données, les performances et la réutilisation
  • Diriger une petite équipe d’ingénierie data à travers la conception de solutions, les revues de code, la résolution de problèmes complexes et l’accompagnement sur la traçabilité, la qualité et l’observabilité
  • Établir des pratiques opérationnelles pour une plateforme de données fiable, réutilisable et évolutive

Exigences

  • Justifier de plus de 8 ans d’expérience pratique en ingénierie data, de solides bases et d’une expérience de livraison de solutions de données de bout en bout
  • Avoir au moins 2 ans d’expérience comme Lead Data Engineer, Technical Lead ou responsable d’équipe, avec la capacité de diriger le travail technique tout en restant opérationnel·le
  • Démontrer une solide maîtrise de l’architecture et de la modélisation des données, notamment de la modélisation dimensionnelle et des conceptions en couches telles que l’architecture Medallion, avec une expérience d’implémentation sur des projets
  • Posséder une expérience pratique de Microsoft Fabric ; une solide expérience de Databricks, Snowflake ou Synapse est pertinente si elle s’accompagne de la capacité à travailler avec Fabric
  • Construire des pipelines et des transformations à l’échelle de la production depuis zéro, notamment l’ingestion de sources opérationnelles, le SQL avancé, les chargements incrémentaux et Python ou PySpark
  • Couvrir l’ensemble du cycle d’ingénierie, de l’ingestion des sources et du développement des pipelines jusqu’à la modélisation des données et la couche de reporting Power BI
  • Comprendre les dataflows Power BI, la conception des jeux de données, la modélisation sémantique et DAX
  • Avoir géré des plateformes de données en production, notamment la supervision, la fiabilité des actualisations, la reprise, les performances et la gestion des coûts
  • Comprendre la gouvernance des données, la qualité, l’observabilité, la traçabilité, la validation, le contrôle d’accès, la sécurité au niveau des lignes, la confidentialité et le CI/CD des données via Azure DevOps, GitHub Actions ou l’intégration Git de Fabric
  • Faire preuve d’un solide jugement technique et de compétences en résolution de problèmes, sélectionner et expliquer les approches techniques de manière autonome et prendre en charge les problèmes jusqu’à leur résolution
  • Comprendre l’ingénierie agentique ; une expérience pratique est un atout

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