Consultant.e Data engineer confirmé.e

Groupe Kanbios; Paris; Sur place; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe Kanbios à Paris recherche un Data Engineer confirmé pour concevoir et maintenir des pipelines de données robustes, garantissant qualité et intégrité des données.

Vous analyserez les besoins clients, développerez des solutions avec Hadoop, Spark, Kafka et BigQuery, et collaborerez avec les équipes Data Science, IT et BI. Dans un cadre Agile/Scrum, vous utiliserez AirFlow, pratiquerez le DevOps sur les pipelines et assurerez un reporting régulier auprès des clients.

Qualifications

• Profil confirmé en Data Engineering avec conception et mise en place d’architectures de données.
• Bonne maîtrise des technologies Big Data et des bases de données relationnelles et NoSQL.
• Maîtrise des outils d’orchestration et des services cloud.

Responsabilités

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données.
• Veiller à la qualité et à l’intégrité des données.
• Collaborer avec les équipes clientes et internes (Data Science, IT, BI).
• Assurer le suivi et le reporting régulier auprès des clients.

Connaissances

Data Engineering

Analytical thinking

Communication

Python/Java/Scala

SQL/NoSQL

Big Data technologies

Cloud (AWS/Azure/Google Cloud)

AirFlow

Formation

Diplôme d'une grande école d’ingénieurs (top 10)

Outils

Hadoop

Spark

Kafka

BigQuery

SQL

NoSQL (MongoDB, Cassandra, Neo4J)

Python

Java

Scala

AirFlow

Tableau/Power BI

Description du poste

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre pôle Data !

Vous serez en charge de la conception et de la maintenance de pipelines de données robustes, garantissant la qualité et l’intégrité des données.

Vos missions si vous nous rejoignez :

Chez le client :

• Participer à l’analyse des besoins des clients et à la définition des solutions techniques adaptées.

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données.

• Collaborer avec les équipes clientes pour améliorer et optimiser les infrastructures de données.

• Développer des solutions de traitement et de transformation de données.

• Veiller à la qualité́, l’intégrité́ et la sécurité́ des données.

• Participer à l’intégration de nouveaux outils et technologies selon les projets.

• Assurer un suivi et un reporting régulier auprès des clients.

En interne :

• Produire des contenus de partage d’expertise et de formation continue pour l’équipe.

• Production de template de code pour accélérer nos projets et mettre en place les bonnes pratiques.

• Effectuer une veille technologique pour rester à jour sur les dernières avancées en matière Data science.

• Participer à la construction de propositions commerciales et de présentations stratégiques.

Nous recherchons un profil diplômé d’une grande école d’ingénieurs (top 10) justifiant de 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering, incluant la conception et la mise en place d’architectures de données.

Les soft skills essentielles :Esprit analytique : Compétence à analyser des données et à tirer des conclusions significatives pour améliorer les processus.

Collaboration & Adaptabilité : Aptitude à travailler efficacement avec des équipes multidisciplinaires, y compris les équipes de Data Science, IT et BI.

Organisation : Excellente gestion du temps et des priorités pour gérer plusieurs projets simultanément.

Proactivité : Initiative à anticiper les besoins et à proposer des solutions innovantes.

Communication claire : Capacité à expliquer des concepts techniques de manière compréhensible aux parties prenantes non techniques.

Les hard skills fondamentaux :Bonne maîtrise de technologies Big Data, par exemple: Hadoop, Spark, Kafka, BigQuery…Expérience avec des bases de données relationnelles et non relationnelles: SQL, NoSQL comme MongoDB, Cassandra, Neo4J, etc.

Compétences en développement (par exemple : Python, Java, Scala…)Expérience avec les services cloud (par exemple : AWS, Azure, Google Cloud)Connaissance des outils d’orchestration comme AirFlow.

Hard skills complémentaires:Connaissance des pratiques DevOps et CI/CD appliquées aux pipelines de donnéesFamiliarité́ avec les outils de BI et de visualisation de données: Tableau, Power BI, etc.

Capacité à travailler dans des environnements Agile/Scrum.

Bonnes compétences en communication et capacité à vulgariser des concepts techniques pour des non-spécialistes.

Capacité à comprendre les enjeux métier.

Certifications pertinentes (ex: Microsoft Certified: Azure Data Engineer, Google Professional Data Engineer, etc.) sont un plus.