Data Architect

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Climb

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2 - 10 employés

Fondée en 2026

💼 Conseil

🏢 Entreprise

☁️ SaaS

Consulting • Enterprise • SaaS

Climb est une entreprise de conseil en Data & IA spécialisée dans l'environnement Databricks qui développe des solutions d'IA d'entreprise prêtes pour la production en se concentrant sur la base de données, des engagements à périmètre fixe alignés sur les résultats, et des équipes expérimentées de livraison. Ils proposent les Databricks Basecamps—projets guidés et limités dans le temps qui font progresser les priorités de modernisation de l'IA ou des données du diagnostic à la production en quelques semaines—en plus de solutions, de projets à prix fixe, et d'équipes dédiées. Climb met en avant l'ingénierie Databricks, la gouvernance (Unity Catalog), les migrations, l'IA/ML, les analyses de nouvelle génération, et le déploiement d'agents, avec de la propriété intellectuelle réutilisable (Climb AI Runtime), un personnel senior certifié par Databricks, et des indicateurs de performance mesurables pour chaque engagement.

Description

• Own one or more data engineering workstreams, from technical design through production deployment and handoff. • Design and implement scalable data models and lakehouse architectures, including medallion patterns where appropriate. • Optimize performance and cost across Databricks and the underlying cloud: you treat compute spend as your problem, not someone else's. • Orchestrate workflows using Databricks Workflows, Delta Live Tables, or equivalent tooling. • Implement governance, security, observability, and lineage with Unity Catalog, and stand up CI/CD for data. • Design and build AI-ready data platforms that enable reliable analytics, machine learning, and agentic applications. • Work directly with client stakeholders to gather requirements and translate them into technical solutions. • Review code, mentor junior engineers, and maintain high engineering standards across your workstreams. • Contribute reusable accelerators, frameworks, and best practices back to the practice.

🎯 Exigences

• 6+ years in data engineering or analytics engineering. • Advanced experience building production data pipelines with Apache Spark (PySpark and SQL), including performance optimization. • Hands-on production experience with Databricks (Delta Lake, Jobs, Workflows, Unity Catalog). • Deep experience with at least one major cloud (AWS, Azure, or GCP). • Strong SQL and data modeling fundamentals. • A track record of building and operating production-grade data pipelines, not just prototypes. • Comfortable working directly with client stakeholders to translate business requirements into technical solutions. • Demonstrated ability to independently own a data engineering workstream from design through production.

🏖️ Avantages

• Competitive base salary with performance-based bonuses • MacBook Pro and swag kit so you can do your best work • Comprehensive health, dental, and vision insurance • Generous holidays, flexible PTO, and remote-first work environment • Professional development budget including Databricks and cloud certifications • Spot bonuses for relevant certifications • Conference attendance and thought leadership opportunities • Collaborative, low-ego culture with direct access to leadership • Opportunity to shape a growing practice from the ground floor