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Data & BI

Databricks

Databricks propose une plateforme unifiée qui permet de gérer des pipelines de données, de développer et de déployer des modèles de machine learning, ainsi que de créer des tableaux de bord et des rapports d’analyse.

entreprises françaises
48
offres d'emploi qui le citent
128
éditeur
Databricks Inc.

Qu'est-ce que Databricks ?

La solution combine un moteur de traitement Spark, des services de gestion de clusters, des outils d’automatisation du nettoyage et de l’optimisation des requêtes, et une couche d’interfaces pour la Business Intelligence et le machine learning. Elle s’intègre aux environnements cloud, notamment Azure (Azure Databricks), et offre des API et des notebooks pour le développement collaboratif.

Qui utilise Databricks ?

Les profils qui maîtrisent Databricks incluent les data engineers, les data scientists, les analystes BI, les ingénieurs machine learning et les architectes de données qui ont besoin de concevoir, exécuter et superviser des pipelines de données volumineuses et des modèles d’IA.

Entreprises françaises qui utilisent Databricks

Classées par nombre d'offres d'emploi citant Databricks.

48 entreprises au total

Relevé le 18 septembre 2026 dans 128 offres d'emploi actives qui citent Databricks. Seules les entreprises disposant d'une fiche publiée sont listées ici.

Alternatives à Databricks

  • Snowflake
  • Google BigQuery
  • Amazon Redshift
  • Microsoft Azure Synapse Analytics
  • Cloudera Data Platform

Questions frequentes sur Databricks

  • Databricks est une plateforme d'analyse unifiée qui combine un moteur Spark optimisé, un stockage Delta Lake et des outils de machine learning pour traiter, analyser et visualiser de grands volumes de données.

  • Databricks est proposé comme service géré sur les principaux clouds publics : Microsoft Azure (Azure Databricks), Amazon Web Services et Google Cloud Platform.

  • La plateforme automatise le provisioning, le scaling et l'optimisation des clusters Spark, ainsi que la gestion des ressources et la mise à jour du runtime.

  • Databricks intègre des notebooks collaboratifs, des bibliothèques ML (MLflow, Spark MLlib) et des pipelines de production pour le training, le tracking et le déploiement de modèles.

  • Les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord, des rapports interactifs et exploiter l’AI/BI de Databricks pour générer des insights automatisés à partir des données stockées.

  • Delta Lake est une couche de stockage open‑source qui apporte la fiabilité ACID, le versionnage et la gestion des métadonnées aux lacs de données, facilitant les opérations de lecture/écriture concurrentes.

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