Au sein de notre DataLab, vous travaillez conjointement avec les Data Scientists, Data Engineers, MLE/MLOps engineer déjà en poste et vous êtes impliqué.e dans la prise de décisions liée à notre solution Data et à son évolution. 

A cet effet, vous êtes en charge de :

• Contribuer au développement de notre offre Data et à l’industrialisation de plateformes data pour nos clients 

• Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des Plateformes digitales et des projets internes,

• Définir l’architecture logiciel ETL / ELT en collaboration avec vos pairs

• Travailler la donnée sous toutes ses formes (stockage, élaboration de modèles, structuration, nettoyage),

• Rédiger de la documentation technique (diagrammes UML, documentation d’API, …), 

• Partager votre savoir-faire entre les différents membres de l’équipe,

• Concevoir et développer des connecteurs entre les sources de données (internes et/ou externes) et la plateforme,

• Concevoir et développer des pipelines de traitements de données (batch et/ou temps réel) dans un environnement Big Data,

• Assurer une veille technologique et savoir mener à bien un projet de R&D.

Vous assurez en autonomie les missions suivantes en interne ou auprès de nos clients grands comptes :

• Cartographier des données et des flux de données

• Implémenter des algorithmes d’analyse de données pour l’industrialisation

• Collecter, consolider et modéliser de gros volumes de données (Big Data, Data Warehouses, Data Lakes)

• Développer et automatiser des flux de données et leurs visualisations en dashboards, reporting

• S’assurer de la scalabilité, sécurité, stabilité et disponibilité des données de la plateforme

• Analyser les données web pour répondre aux questions métiers et participer à la construction de l’architecture Big Data

• Mettre en place du séquencement et de la supervision des flux précitées en gérant les cas limites

Compétences attendues : 

Bon niveau en développement: : 

• De script ETL : Python (Pandas, API Rest, FaaS), Java (ex Kafka Connect, SOAP), Spark (PySpark, Databricks, Delta Lake)

• De script ETL : DBT (ex. Snowflake, PostgreSQL)

• Connaissance conception et administration d’entrepôt de données : Snowflake, Big Query, PostgreSQL

• LakeHouse : Delta LakeConnaissance message broker, RabbitMQ, Kafka

• Compétences cloud : Kubernetes, Conteneurisation, Fournisseur cloud (AWS, GCP ou Azure), Infrastructure As Code (Terraform)

• Expérience d’architecture et de dimensionnement d’une architecture cloud via des services managés

• Cartographie des données

Diplômé·e d’études supérieures dans le système d’information, computer sciences, big data (école d’ingénieurs, école spécialisée ou équivalent universitaire), vous justifiez d’au moins 3 ans en Data engineering.

Vous avez une expérience significative sur la mise en place de pipelines complets de valorisation de données massives, de la collecte à la mise à disposition d’applications en passant par le traitement.

La maîtrise de l’anglais est appréciée.

Certification·s appréciée·s : GCP Professionnal Data Engineer OU Azure Data Engineer Associate OU AWS Solution Architect.

Vous êtes passionné·e par votre métier, aimez le faire partager.

• Une pré-qualification avec notre Talent Acquisition

• Un entretien avec un Référent Technique Métier

• Un challenge technique au travers d’un cas usage personnalisé SoyHuCe

• Un dernier entretien avec notre CEO