Le poste Senior Data Engineer / DataOps h/f
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Notre client, leader mondiale dans le secteur de l'industrie pharmaceutique, recherche un consultant en freelance dans le cadre d'une mission de longue durée.
L' équipe IA, Digital & Data Factory fournit des solutions innovantes pour les soins aux patients, et établit une culture axée sur les données pour responsabiliser nos équipes et soutenir les décisions stratégiques.
Dans ce contexte, le Data Engineer Senior / professionnel DataOps est responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance d'une infrastructure et de pipelines de données robustes tout en assurant des pratiques DevOps optimales. Il/Elle applique son expertise en ingénierie à l'ensemble de la pile de données à des fins multiples, telles que :
1. Concevoir et maintenir des pipelines de données évolutifs, y compris le développement et l'optimisation des flux de travail ETL à l'aide d'Airflow pour le traitement et l'analyse automatisés des données
2. Mettre en œuvre des systèmes de contrôle de la qualité des données et de surveillance de diverses sources de données
3. Gestion de l'infrastructure en tant que code (IaC) à l'aide de Terraform et orchestration des pipelines CI/CD via CircleCI
4. Création et maintenance de lacs de données à l'aide des services AWS (S3, Glue...) pour soutenir les initiatives d'analyse et de ML
5. Assurer un déploiement sécurisé et conforme des solutions de données dans les environnements cloud
6. Collaborer avec des équipes transverses pour optimiser l'accessibilité des données et intégrer diverses sources de données à l'aide de bases de données SQL/NoSQL
Profil recherché
Le candidat idéal travaillera en étroite collaboration avec les Data Scientists, les DataOps, les DevOps et les autres membres de l'équipe pour assurer l'amélioration continue, le bon fonctionnement et le déploiement efficace de notre écosystème de chatbots.
Qualifications/Expérience :
1. Maîtrise ou doctorat en informatique, en génie ou dans un domaine connexe
2. 5+ ans d'expérience dans un département d'ingénierie des données
3. Esprit d'équipe
4. Culture DevOps, data driven et état d'esprit Agile
5. Ouvert d'esprit, à l'aise dans un environnement changeant
6. Communication ouverte et transparente
Compétences techniques :
Maîtrise de l'ingénierie logicielle Python et de la manipulation de donnée
IaC (Terraform), Git (n'importe quelle plateforme)
Automatisation et provisionnement via CI/CD (actions CircleCI, Github)
Services AWS : S3, Glue, Athena, Lambda, RDS, Redshift
Airflow : Maîtrise de la création, de la planification et de la gestion des flux de travail
Pipelines ETL : expérience de la création et de l'optimisation de pipelines de données
SQL/NoSQL : expérience avec des bases de données telles que PostgreSQL, MySQL, Redshift, DynamoDB
Orchestration de conteneurs et services sans serveur
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