À propos du poste
Vous rejoignez Cognizant en CDI au sein de la practice Data, sur un projet de migration d'environ 7 500 programmes SAS vers Python pour un grand compte du secteur Banque Finance.
Votre rôle est précis et critique : vous construisez et opérez les pipelines qui prouvent, sur données de production réelles, que les résultats Python sont strictement équivalents aux résultats SAS.
Au-delà de ce premier projet, vous avez vocation à évoluer sur d'autres missions data au sein du groupe, en fonction des opportunités et de votre développement.
Vos missions
En tant que Data Engineer, vous êtes en charge de :
Construire et opérer les pipelines de double-run SAS/Python sur données de production réelles
Implémenter les comparaisons DuckDB : EXCEPT, FULL OUTER JOIN, optimisations sur Parquet
Gérer les branches LakeFS dédiées aux tests et la configuration des accès
Développer les DAGs Airflow pour les pipelines de tests : SLA, retry, monitoring
Mettre en place les tests d'équivalence Python : pytest, assertions à tolérance configurable
Construire les dashboards de suivi des KPIs de non-régression sur Apache Superset
Profil recherché
Formation et expérience
Bac+5 en informatique, data, mathématiques appliquées ou domaine connexe (école d'ingénieur ou Master universitaire) ou expérience équivalente
Au moins 3 ans d'expérience en ingénierie data avec une pratique concrète des tests de données en production
Expérience de construction de pipelines de tests automatisés sur des environnements data complexes
Expérience avérée de traçabilité des anomalies dans des missions précédentes
Compétences techniques
DuckDB : SQL avancé, patterns EXCEPT / FULL OUTER JOIN, optimisation push-down sur Parquet
Apache Parquet et PyArrow : lecture, écriture, évolution de schéma, gestion des partitions
LakeFS : gestion de branches et de données de référence
Apache Airflow : construction de DAGs de tests multi-étapes, monitoring SLA, politiques de retry
Tests data Python : pytest ou équivalent, frameworks de comparaison, assertions à tolérance
Posture et mode de travail
Expérience avérée de traçabilité des anomalies dans des missions précédentes : documentation, suivi, résolution
Expérience de présentation de résultats techniques à des interlocuteur·rices projet dans des missions précédentes
Français et anglais courant
Ce qui pourra faire la différence
Connaissance d'Apache Superset pour la construction de dashboards depuis sources DuckDB ou Trino
Expérience d'intégration JIRA pour le suivi automatisé des anomalies
Connaissance d'AWS CloudWatch pour le monitoring des pipelines
Modalités de travail
Poste hybride basé à Paris, rythme de présence sur site à définir avec le client. Les modalités indiquées sont valables à la date de publication et peuvent évoluer selon les besoins du projet et du client.
Chez Cognizant, nous croyons que la diversité des parcours est une force. Votre profil ne coche pas toutes les cases ? Trois prérequis sont indispensables : DuckDB en production, Airflow, et une expérience concrète de tests d'équivalence de données.
