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Data Engineer Big Data (H/F)

Contexte : 3 jours sur site en périphérie lyonnaise + 2 jours télétravail Les missions attendues par le Data Engineer Big Data (H/F) : Notre domaine fournit les services IT pour l’activité Professional Coffee Machine (PCM) : Digital Platform PCM, un datalake Azure dédié et des reportings pour nos clients et équipes internes (hors scope de la recherche) Back-office process (ERP et Field Service Management) : des reportings corporate et locaux sous SAP BW, Analysis for Office ou encore Qlik Sense DATA ENGINEER CONFIRME Dans le cadre de la Digital Platform PCM, nous recherchons un·e Data Engineer confirmé·e qui aura pour missions de prendre en charge des tâches de développement sur des projets de build pour fournir les data pipelines du Datalake et d’intervenir sur le maintien en condition opérationnelle du Datalake. Les développements réalisés permettent aux développeurs Qlik Sense et Azure Dashboard de construire les reports adéquates pour nos clients. Une expérience requise dans ce type d’environnement de 3 ans minimum est pré-requise. Contexte de la mission La mission s’opère en 3 jours sur site et 2 jours en télétravail. Le site est situé à Ecully dont 2 jours au campus et 1 journée au 4M. La mission est un remplacement temporaire d'un membre de l'équipe actuellement composée de 2 Data Engineer et pour une durée de 6 mois minimum. Démarrage souhaitée fin avril/début mai pour une date de fin prévisionnelle fin novembre 2025.
Lead Data (H/F)

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github
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