Le poste Data engineer
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En tant que Data Engineer, vous serez responsable du socle de pilotage, des prévisions et de l'analyse financière de notre entreprise. Vous jouerez un rôle clé dans la gestion et l'optimisation des outils de projection budgétaire et de contrôle de gestion. Vos missions principales incluront :
Gestion et optimisation des outils de projection budgétaire et de contrôle de gestion.
Travail sur divers aspects financiers tels que les produits, les opérations, la comptabilité, les risques, la trésorerie et le pilotage.
Participation à la refonte de notre système legacy vers une infrastructure cloud moderne sur AWS.
Collaboration avec les équipes pour développer et maintenir des solutions de données performantes et sécurisées.
Profil recherché
Expérience confirmée en tant que Data Engineer, avec une expertise en AWS et Spark.
Maîtrise de AWS Glue pour les pipelines de données et l'ETL.
Compétences avancées en manipulation et traitement de données volumineuses avec Spark.
Expérience avec des systèmes de gestion de bases de données tels qu'Oracle.
Bonne compréhension des processus financiers et des systèmes de contrôle de gestion.
Capacité à travailler avec des équipes multidisciplinaires et à communiquer efficacement avec des parties prenantes non techniques.
Connaissance des outils de reporting tels que Business Objects (BO) et Qlik est un plus.
Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Environnement de travail
Vous travaillerez avec un ensemble de technologies modernes et legacy pour transformer et optimiser nos systèmes financiers :
AWS Cloud : Vous serez un acteur clé dans la refonte des systèmes legacy vers AWS.
AWS Glue, S3, Lambda, StepFunction : Utilisés pour l'ETL et l'orchestration des données.
Anaplan : Pour les prévisions et la gestion budgétaire.
Systèmes Legacy : Travail avec DataStage et Oracle pour migrer vers des solutions AWS.
ETL et Bases de Données : Utilisation d'ETL pour alimenter un data warehouse décisionnel avec des bases Oracle.
Outils de Reporting : Utilisation de Business Objects (BO) et Qlik pour le reporting.
Ordonnancement : CTRL M pour la gestion des tâches d'ordonnancement.
Spark : Utilisé pour le traitement de données volumineuses dans le cadre du périmètre legacy et autres services.
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