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Au sein du département Data, l'équipe Business Intelligence souhaite se renforcer d'un data engineer afin de participer au maintien et à l'évolution de la ptateforme BI legacy et participer aux projets d'évolution de la plateforme BI dans l'écosystème AWS. Compétence obligatoire sur SAP Business Objects Webi, Univers, et ETL Data Services Les compétences souhaitées sont les suivantes: Maintien et évolution de la plateforme BI legacy (70% de l'activité) : · Modélisation BI (étoile, flocon) · ETL Talend · SGBD SQL Server Participer aux projets de migration et d'évolution de la plateforme BI dans l'écosystème AWS (30% de l'activité) : · Modélisation BI (étoile, flocon) · Maitrise du SQL appliqué dans environnement big data (spark SQL, Hive) L'équipe BI : 1 PO, 2 data analysts, 1 tech lead, 3 data engineers.

Notre client, grand compte de l'energie, recherche un Data ENGINEER. Sa plateforme Data & Analytics repose sur des design paterns où les ingestions de données sont paramétrées et ingérées en mode « delta-lake »(Tables de streaming). Toutes les transformations et règles de gestions sont réalisées au sein de nombreuses procédures stockées (SQL et javascript), voire Python avec Snowpark (pour les transformations plus techniques et avancées). Ces transformations sont ordonnancées par le service Azure Automation et supervisées via le service managé logAnalytics.

Afin d'accompagner notre client dans la gestion, l’analyse des données, et de leur transformation en données exploitables, NORGAY recrute un Data Engineer (H/F). Pour cela, vous collaborerez avec le reste de l’équipe Data pour définir les meilleures solutions d’analyses de données à mettre en place pour répondre aux besoins métiers. Vous serez également en lien avec l’équipe en charge de l’infrastructure Data avec qui vous définirez les solutions techniques appropriées pour assurer les meilleures performances possibles. Ce qui vous attend : Comprendre et modéliser les problématiques métier ; Définir avec justesse le périmètre des données nécessaire à la solution technique ; Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables ; Créer des visualisations appropriées aux besoins.