Consultant.e Data engineer confirmé.e

Groupe Kanbios; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe Kanbios 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, définirez les solutions techniques et collaborerez avec les équipes pour optimiser les infrastructures de données.

Le candidat idéal dispose de 3 à 5 ans d’expérience, diplôme d’ingénieur top 10 et maîtrise des technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) ainsi que des services cloud et des outils de

Qualifications

• Diplôme d'école d'ingénieurs top 10 exigé et 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering.
• Maîtrise des technologies Big Data et des bases SQL/NoSQL.
• Bonnes compétences en communication et vulgarisation pour des parties prenantes techniques et non techniques.

Responsabilités

• Analyser les besoins des clients et définir des solutions techniques adaptées.
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes.
• Collaborer avec les équipes clientes pour optimiser les infrastructures de données.
• Développer des solutions de traitement et de transformation de données.
• Veiller à la qualité, l’intégrité et la sécurité des données.
• Intégrer de nouveaux outils et technologies selon les projets.
• Assurer le suivi et le reporting régulier auprès des clients.
• Produire des contenus de partage d’expertise et de formation pour l’équipe.

Connaissances

Esprit analytique

Collaboration & Adaptabilité

Proactivité

Communication claire

Formation

Diplôme d'ingénieur (Top 10)

Outils

Hadoop

Spark

Kafka

BigQuery

SQL

NoSQL (MongoDB/Cassandra/Neo4J)

Python

Java/Scala

AWS / Azure / Google Cloud

AirFlow

CI/CD

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 :

• 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 : Excellante 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 (pour ex: Python, Java, Scala…)Expérience avec les services cloud (par ex: 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). Bonnes compétences en communication et capacité à vulgariser des concepts techniques pour non-spécialistes.Capacité à comprendre les enjeux métier.Certifications pertinents (ex: Microsoft Certified: Azure Data Engineer, Google Professional Data Engineer, etc.) sont un plus.