Le poste Data Engineer
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Participer à des projets de data engineering basés sur un framework méthodologique
Développer, industrialiser et maintenir des pipelines de données (principalement ETL et ML)
Effectuer de l’exploration de données et du prototypage rapide
Mettre en application les meilleures pratiques : versioning, tests automatisés, CI/CD
Participer activement à l’automatisation des infrastructures basées sur des services de Cloud Computing
Implémenter des architectures de type Lakehouse pour casser les silos
Déployer des algorithmes de machine learning at scale et sur des flux de streaming
Collaborer avec l’ensemble des équipes depuis les spécifications fonctionnelles jusqu’aux validations métiers des solutions implémentées
Contribuer à la mise en place de méthodologies Agile de type Scrum
Profil recherché
De formation ingénieur ou équivalent avec une expérience de 5 ans minimum dans le data engineering
Expérience significative en tant que Data Engineer, avec une expertise approfondie sur Spark, Databricks, AWS et/ ou GCP
Solide compréhension des principes de l’ingénierie des données, des architectures distribuées et des meilleures pratiques de gestion des données
Excellentes compétences en programmation, notamment dans les langages tels que Python ou Scala
Connaissance des technologies de bases de données, des outils ETL et de l’intégration de données
Capacité à travailler de manière autonome, à gérer plusieurs projets simultanément et à respecter les délais
Bon niveau en anglais pour nos projets dans un contexte international
Environnement de travail
Stack technique du poste : Spark, Python, Scala, Scikit learn, MLFlow, Versionning (Git), CI/CD (GitHub Actions/ GitLab/ Jenkins)
Job orchestration : Apache Airflow
Data platform: Databricks, Snowflake
Cloud : AWS
Méthodo : développement Agile/ travail en équipe collaborative
Tests automatisés : Pytest, Scalatest, Cucumber
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