Développer vos compétences au sein d’une équipe humaine et dynamique, contribuer à des missions passionnantes permettant de prévenir et de maîtriser les risques, ça vous tente ? Apave recherche un(e) Tech Lead Databricks en CDI au sein de l’agence de Limonest Nous recherchons un Tech Lead Databricks pour rejoindre notre équipe Data en pleine expansion. Ce rôle est clé pour assurer la conception et la mise en œuvre de solutions de data engineering et data science sur la plateforme Databricks, tout en assurant le leadership technique pour une équipe de développeurs et data engineers. Concrètement, en quoi va consister votre quotidien ? Après votre parcours d’intégration, vous serez amené(e) à réaliser plusieurs missions : Leadership technique : Coacher une équipe de data engineers, data scientists, et développeurs travaillant sur la plateforme Databricks. Mettre en place des bonnes pratiques de développement et veiller à la qualité du code (revues de code, tests unitaires, etc.). Conception et architecture : Concevoir et implémenter des solutions techniques sur Databricks pour répondre aux besoins des équipes métiers (data analytics, data science, etc.). Définir des architectures évolutives et performantes pour l'ingestion, le traitement et l’analyse des données. Participer à la  modélisation de données Travailler en étroite collaboration avec les architectes, les équipes applicatives et  équipes métiers pour définir des solutions adaptées. Développement et intégration : Développer des pipelines de données et des workflows de traitement de données dans Databricks. Assurer l'intégration des solutions avec d'autres outils et systèmes (bases de données, systèmes de stockage, outils de BI, etc.). Participer au développement des tableau de bord sous Power BI Optimisation des performances : Identifier et résoudre les problèmes de performance dans les flux de données et l'architecture. Mettre en place des mécanismes d'optimisation des coûts liés à l’utilisation de la plateforme Databricks. Veille technologique et innovation : Assurer une veille sur les nouvelles technologies et pratiques dans l’écosystème Big Data et Databricks. Proposer des améliorations continues pour augmenter l’efficacité des processus et la qualité des données.