Data Engineer

Atlanse; Paris; Sur place; EUR 55 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une société de conseil en données cherche un Data Manager pour piloter des projets en gestion des données à Paris. Les responsabilités incluent le développement de stratégies de qualité et de sécurité pour les données, ainsi que l'optimisation de l'architecture des données. Les candidats doivent avoir au moins 5 ans d'expérience et une maîtrise des outils comme Power BI et SQL. Poste au sein d'une équipe dynamique offrant des solutions innovantes.

Prestations

Salaire compétitif

Formation continue

Flexibilité des horaires

Qualifications

• 5 ans d'expérience en gestion ou architecture de données.
• Maîtrise des outils d'analyse de données comme Power BI ou Tableau.
• Connaissance des normes de sécurité des données.

Responsabilités

• Développer des stratégies de gouvernance et de qualité des données.
• Optimiser l'architecture des données avec une vision 360°.
• Assurer la sécurité des données via des politiques complexes.

Connaissances

Gestion de données

Analyse des données

Méthodologies de sécurité

Compétences en Python

Formation

Diplôme en science des données ou domaine similaire

Outils

Power BI

Tableau

SAP BO

SQL

Azure

Description du poste

Offre Data Management

L’explosion des données numériques rend incontournable la mise en place d’une stratégie de gestion de la donnée. La Data est un véritable levier pour accroître les performances des entreprises, aider les dirigeants dans leur prise de décision et la mise en place de cas d’usages.

Pour pouvoir la mettre en œuvre, il est important de prendre en compte : la qualité, la protection et la sécurité des données ainsi que les infrastructures pour les héberger.

ATLANSE vous accompagne dans la mise en oeuvre de vos projets Data autour de quatre axes d’expertise.

Quatre axes d'expertise

• Gouvernance & Stratégie
• Architecture
• Qualité
• Sécurité

Gouvernance & Stratégie de la donnée

• Structuration de la vision de la donnée en fonction de la stratégie de l’entreprise
• Ambition et objectifs attendus
• Modèle opératoire, opérationnel et organisationnel
• Mise en place de processus de gouvernance et de conformité

Architecture des données

• Définition d’une vision 360°
• Structuration générale des données
• Intégration des données à l’architecture générale de l’entreprise
• Modélisation des données
• Urbanisation des environnements de données : zones brutes, raffinées…
• Optimisation des architectures hétérogènes

Qualité des données

• Définition de la stratégie
• Cartographie des données
• Optimisation des flux
• Identification et mise en place de processus de gestion de données
• Aide au choix d’un outil de gestion de la qualité des données
• Mise en place d’un dispositif de maintien de la qualité des données et d’indicateurs de suivi

Sécurité des données

• Définition et mise en place d’une politique de sécurisation : flux, transfert, accès
• Cartographie des risques
• Sécurisation des postes de travail, des serveurs, du réseau
• Mise en place de contrôles de sécurité techniques et organisationnels

Quelques méthodologies adressées

• PowerBI
• Tableau
• SAP BO
• Qlik Sense
• Spark
• Teradata
• Oracle Business Intelligence
• PostgreSQL
• Microstrategy
• Kafka
• Databricks
• Hive
• Cassandra
• MongoDB
• ELK
• Splunk
• Hadoop
• Python
• Scala
• Java
• SQL
• Azure
• Outscale
• AWS
• Oracle Cloud Platform
• GCP

Quelques références

GRANDE DISTRIBUTION

Mise à disposition des données au sein d’un Datalake afin de les analyser et de mettre en place des KPI pour que le programme Fidélité réponde au mieux aux besoins des collaborateurs (Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure DevOps)

ASSET MANAGEMENT

Mise en place d’un Datawarehouse pour analyser les données au sein d’un référentiel unique et faciliter la prise de décisions stratégiques concernant la gestion de portefeuilles d’investissement (Solution Markit)

BANQUE

Accompagnement dans le développement et la mise en place d’outils de Data Mining en étroite collaboration avec les métiers

Témoignage

Wassim | Data Engineer Azure

Je suis diplômé d’un master Innovation Marché et Science des données qui est un mélange entre la science des données (le Machine Learning ) et le Big Data (le traitement des données massives). J’ai pu y étudier les technologies Hadoop , la distribution Hortonworks et tout ce qui concerne le Machine Learning comme les algorithmes, leur fonctionnement ainsi que la programmation en Scala , en Python et en Java .

Offres d'emploi

CDI – 5 ans d’expérience – anglais

Banque

CDI – 5 ans d’expérience – anglais

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