Offres d'emploi Data Engineer

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  • Nabla
    Nabla
    Nabla

    Fondée en 2018 par Alexandre Lebrun, Delphine Groll et Martin Raison, Nabla est une start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la santé, qui développe un assistant IA pour les professionnels de santé.

    Depuis plus de six ans, Nabla rassemble une équipe d’experts cliniques, d’ingénieurs et d’ingénieurs en machine learning pour concevoir une technologie propriétaire au service d’une mission claire : libérer les cliniciens de leurs tâches administratives afin qu’ils puissent se concentrer sur l’essentiel — le soin des patients.

    Aujourd’hui, l’assistant IA de Nabla accompagne plus de 85 000 cliniciens et est déployé dans plus de 130 organisations de santé à travers le monde.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning, Santé
    • Paris
    • Entre 50 et 250 salariés
  • Sacem
    Sacem
    Sacem

    La Sacem est le leader mondial des sociétés de gestion collective. Société à but non lucratif, elle représente plus de 240 000 auteurs, compositeurs et éditeurs de musique, issus de 174 nationalités, et représente un répertoire mondial de 3,3 millions d’œuvres.

    Son rôle :

    • Défendre le droit d’auteur

    • Créer toujours plus de valeur pour les créations musicales et audiovisuelles

    • Générer plus de revenus pour les membres et les partenaires qui lui ont confié leurs œuvres.

    • Accompagner et soutenir ses membres à chaque étape de leur carrière, via des services, des outils, et une offre sociale et culturelle unique au monde.

    Depuis sa création, la Sacem est gérée par ses membres, les auteurs, compositeurs et éditeurs de musique qui participent activement à la vie de leur société. Plus de 1 456 collaborateurs en France et dans le monde se mobilisent quotidiennement pour défendre la valeur de la création.

    Envie de travailler dans un secteur dynamique où l’innovation et la technologie occupent une place stratégique ? Rejoignez-nous !

    • Big Data, Musique
    • Neuilly-Sur-Seine
    • Entre 250 et 2000 salariés
  • Rizoa
    Rizoa

    Rizoa est une startup indépendante créée en juin 2024 au sein de l’écosystème AFM (Association de la Famille Mulliez, qui réunit des enseignes majeures comme Auchan, Decathlon, Leroy Merlin et Chronodrive).

    Nous transformons la gestion des connaissances dans le retail en la rendant accessible, actionnable et impactante pour les équipes en magasin comme au siège.

    Grâce à des agents IA intelligents, nous convertissons les données en outils opérationnels pour accélérer la prise de décision, optimiser l’efficacité des équipes et offrir une meilleure expérience aux client·es.

    Mieux informer, mieux vendre pour mieux consommer.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Lille, Paris
    • < 15 salariés
  • NORMA
    NORMA
    NORMA

    Norma est un leader dans le domaine de l'Intelligence Artificielle et des technologies de pointe.

    Nos spécialités incluent le développement d'applications, et de système multi-agents, la création de solutions centrées sur l'utilisateur et la gestion de produits.

    Engagés dans le partage des connaissances, nous sommes constamment à la pointe en matière d'Intelligence Artificielle et de data.

    • AdTech / MarTech, Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Rouen, Gabès, Paris
    • Entre 15 et 50 salariés
  • Octopize - Mimethik Data
    Octopize - Mimethik Data
    Octopize - Mimethik Data

    👉 Octopize est une start-up nantaise innovante, experte dans l’anonymisation de données personnelles. L’entreprise accompagne ses clients pour partager des données sensibles sans risquer la ré-identification.  

    💊 La révolution est en marche chez Octopize sur les données sensibles. Nous travaillons notamment dans la santé avec des industries pharma, des CHU, des instituts de recherche, des medtechs. Octopize a aussi plusieurs expériences en dehors de la santé (automobile, telecom...) et cherche à accélérer sa croissance sur de nouvelles verticales.

    👥 Octopize compte 12 collaborateurs. L’ambiance est dynamique, l’entreprise à taille humaine et les échanges basés sur la confiance. Au niveau organisation, Octopize continue à mettre à jour outils et processus pour accompagner sa croissance.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Nantes
    • < 15 salariés
  • Infonet
    Infonet
    Infonet

    Infonet est le portail de référence pour accéder aux informations légales, juridiques et financières sur les 10 millions d’entreprises françaises inscrites au RCS.

    Notre plateforme Saas permet aux entrepreneurs et aux professionnels de la finance de vérifier la santé financière et juridique de leurs clients, fournisseurs et partenaires afin de sécuriser leur activité.

    Chaque jour, ce sont plus de 7 milliards de données qui sont mises à disposition de nos utilisateurs.

    Infonet est une fintech en plein essor qui s'appuie sur une quarantaine de collaborateurs passionnés et experts dans le domaine de la tech, de la finance, du service client et de la communication.

    • Big Data
    • Barcelona
    • Entre 50 et 250 salariés
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Questions fréquentes

Présentation du métier de Data engineer

Avec le développement des technologies liées au Big Data, le métier de Data Engineer connait un grand succès depuis quelques années. Force est de constater que toutes les entreprises ont besoin d’une structure informatique robuste afin de stocker et d’accéder à toutes leurs données. C’est dans cette optique que le Data Engineer définit, développe, met en place et maintient toutes les structures nécessaires à l’analyse des données. Outre cet aspect de son travail le Data engineer doit également s’assurer que les données récoltées par l’entreprise sont parfaitement sécurisées. Pour ce faire, ce spécialiste doit posséder une expertise pointue dans de nombreux domaines et maîtriser de nombreuses technologies utilisées dans les métiers du Big Data. S’il est vrai que les Data engineers ne sont pas très connus du grand public, leur rôle est toutefois d’une importance capitale, car sans eux de nombreux projets ne pourraient pas voir le jour.

Quelles sont les missions du Data engineer ?

Il est important de savoir que le Data engineer est un professionnel qui dispose d’un background technique, fréquemment en lien avec le domaine du développement de logiciel. Le Data engineer a pour principale mission de développer des solutions permettant d’accumuler et d’organiser un grand volume de données dans un laps de temps très court. Le Data engineer développe des programmes et construit une infrastructure susceptible d’extraire, de charger et de transformer les données générées par une entreprise. Pour cette raison, les projets sur lesquels travaillent le Data engineer dépendent en grande partie des données qui sont générées par l’entreprise. Autrement dit, la mission principale du Data engineer est de rendre accessibles les données générées par l’entreprise afin que celles-ci puissent être utilisées par d’autres professionnels comme le Data analyst et le Data scientist.

Quelles sont les compétences du Data engineer ?

L’un des rôles du Data engineer étant de créer des logiciels, la maîtrise de certains langages de programmation comme Java ou Python est un prérequis. Le Data enginner se doit également de connaître les technologies de gestion de base de données ainsi que les outils de stockage et d’extraction de données.

S’il est vrai que les compétences techniques sont indispensables, il convient de ne pas négliger les softs skills nécessaires au métier de Data engineer. Ce professionnel doit en effet être curieux et doté d’un sens de la communication aiguë. Le Data engineer se doit d’être particulièrement rigoureux dans son travail, car ses activités peuvent avoir un impact non-négligeable sur les autres pôles de l’entreprise.

Quelles différences avec le Data analyst et le Data scientist ?

Avant toute chose, il est important de savoir que le Data engineer travaille de concert avec le Data analyst et le Data scientist. Grâce à ses compétences techniques, le rôle du Data engineer est de récolter des données afin que celles-ci soient exploitées par l’entreprise. Le Data scientist quant à lui a pour rôle de construire des modèles d’interprétation de données peu importe la provenance des données en question. Le Data analyst de son côté est spécialisé dans l’analyse de données. Ce professionnel arrive en fin de projet et il est chargé d’extraire les métriques les plus importantes afin de les présenter de manière pertinente.