Consultant.e Data engineer confirmé.e

Groupe Kanbios; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe Kanbios recherche un Data Engineer confirmé pour concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et sécurisés. Vous travaillerez au sein du pôle Data et en interaction avec les clients pour garantir l’intégrité des données et leur valorisation.

Le candidat idéal possède 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering, maîtrise les technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) et les bases SQL/NoSQL, et sait évoluer en environnement Agile/Scrum.

Qualifications

• Diplômé(e) d'une grande école d'ingénieurs (top 10).
• Expérience 3 à 5 ans en Data Engineering, conception et mise en place d’architectures de données.
• Maîtrise des technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, BigQuery) et bases SQL/NoSQL.
• Compétences en Python/Java/Scala et d’outils d’orchestration (AirFlow).
• Expérience cloud (AWS/Azure/Google Cloud) et pratiques DevOps/CI‑CD.
• Connaissances BI (Tableau, Power BI) et méthodologies Agile/Scrum.

Responsabilités

• Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs.
• Analyser les besoins clients et proposer des solutions techniques adaptées.
• Collaborer avec les équipes clientes pour optimiser les infrastructures de données.
• Veiller à la qualité, l’intégrité et la sécurité des données.
• Participer aux propositions commerciales et présentations stratégiques.

Connaissances

Esprit analytique

Collaboration

Adaptabilité

Proactivité

Communication

Formation

École d'ingénieurs top10

Outils

Hadoop

Spark

Kafka

BigQuery

SQL/NoSQL

MongoDB

Cassandra

Neo4J

Python

Java

Scala

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 :

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.