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Salary
≈ $60k – $175k per year (Estimated)
Location
In office (Tunis)
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Sep 30, 2026. First seen by Alion on Jun 22, 2026. PricewaterhouseCoopers scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Headquartered in London, United Kingdom, PwC (PricewaterhouseCoopers) is a multinational professional services network and one of the "Big Four" accounting firms. The network provides a broad suite of business solutions, including financial auditing and assurance, tax advisory and compliance, corporate strategy, risk management, and digital transformation consulting. Operating across more than 150 countries, it delivers data analytics, deal advisory, and regulatory compliance services to global corporations, financial institutions, public sector organizations, and mid-market enterprises worldwide.

Job Description & Summary

Au sein du Chief Data Office de PwC France & Maghreb, vous rejoignez une équipe Data en pleine croissance, organisée en mode OneTeam entre Tunis et Paris. L'équipe opère en méthodologie Agile (sprints de 2 semaines) et intervient sur des projets à forte valeur ajoutée pour les métiers du cabinet.

Vous intégrez une squad mixte pilotée par un Team Lead, au sein d'une organisation qui valorise l'expertise technique, l'autonomie et la curiosité.

Le Data Engineer Senior est un expert technique au coeur de la chaîne de valeur Data. Il conçoit et maintient les pipelines de données et contribue à la construction des couches sémantiques qui alimentent les usages analytiques du cabinet.

Il est également identifié comme le futur référent interne Databricks de l'équipe, avec pour ambition d'accompagner la montée en compétence collective sur cette technologie.

Le Data Engineer Senior est un expert technique au cœur de la chaîne de valeur Data. Il conçoit et maintient les pipelines de données et contribue à la construction des couches sémantiques qui alimentent les usages analytiques du cabinet.

Il est également identifié comme le futur référent interne Databricks de l'équipe, avec pour ambition d'accompagner la montée en compétence collective sur cette technologie.

Missions principales

1. Construction & maintien des pipelines de données (Build)

  • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables

  • Construire et faire évoluer les couches sémantiques pour les usages BI et analytiques

  • Garantir la qualité, la performance et la traçabilité des flux de données

  • Respecter et contribuer à l'amélioration du framework technique défini avec le Data Architecte

2. Run & exploitation

  • Assurer le run opérationnel sur les pipelines en production (surveillance, correction, optimisation)

  • Traiter les incidents et demandes d'évolution dans le cadre des sprints Agile

  • Contribuer à la réduction de la charge run par l'automatisation et l'amélioration continue

Le run est minoritaire par rapport au build. Les charges sont réparties et validées chaque sprint avec le Team Lead pour éviter la surcharge.

3. Référent Databricks

  • Être garant de la bonne utilisation de Databricks au sein de l'équipe

  • Proposer des axes d'amélioration et de montée en maturité sur la plateforme

  • Accompagner les membres de l'équipe dans leur appropriation de l'outil

  • Contribuer activement à la veille technologique sur l'écosystème Databricks et Microsoft Fabric

4. Collaboration & évolutions Data

  • Travailler en lien étroit avec le Team Lead et le Data Architecte

  • Participer aux réflexions sur les évolutions de la plateforme Data (notamment Microsoft Fabric)

  • Contribuer aux échanges avec les équipes métier pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées

Stack technique

Domaine / Technologies

  • Data Engineering : Azure Databricks (prérequis fort), Azure Data Factory

  • BI & Sémantique : Power BI, Microsoft Fabric

  • Suivi de projet : Azure DevOps

  • Langages & bases : SQL (prérequis), Python, PySpark

Compétences techniques - prérequis

  • Maîtrise opérationnelle d'Azure Databricks : développement, optimisation, bonne compréhension de l'architecture (Delta Lake, Unity Catalog apprécié)

  • SQL avancé : indispensable pour la construction des couches sémantiques

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