Data Engineer AWS – Data Platform / IA (H/F)

Davidson consulting

Toulouse

Sur place

EUR 45 000 - 60 000

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Avantages offerts par ce poste

Engagement pour l'égalité des chances
Bénévolat auprès d'associations

Résumé du poste

Une société de conseil en data recherche un Data Engineer pour moderniser sa plateforme Cloud AWS dans un grand groupe bancaire. Vous serez responsable de définir l'architecture Data Lake, de développer des pipelines de données et de mettre en place des solutions data management. Une forte expérience en AWS, PySpark et Java est nécessaire, ainsi qu'une bonne maîtrise de l'anglais. Cette position est une opportunité de contribuer à des projets significatifs dans un environnement innovant.

Qualifications

  • Expérience Cloud AWS significative.
  • Forte expertise en Data Management.
  • Contexte data volumétrique et critique.
  • Anglais professionnel obligatoire.

Responsabilités

  • Définir et évoluer l'architecture Data Lake / Lakehouse.
  • Développer et industrialiser les pipelines de données.
  • Implémenter des solutions de data management AWS.
  • Mettre en place des process CI/CD.
  • Contribuer à un Data Lab.
  • Traduire les besoins métier en solutions techniques.
  • Participer aux mises en production et support en cas d’incident majeur.

Connaissances

Autonomie
Bon relationnel
Réactivité
Force de proposition
Dynamisme
Savoir bien communiquer

Formation

5+ ans d'expérience en Data Engineering

Outils

AWS
PySpark
Java
GitHub
CI/CD

Description du poste

Rejoindre Davidson, ce n’est pas seulement intégrer un groupe de 3000 consultants dans 6 pays et 2 continents, c’est intégrer LA société qui a été élue par ses salariés Great Place To Work France et Europe pendant 4 ans mais aussi une des plus grandes B Corp de France, nommée Best of the World dans la catégorie “collaborateurs” en 2022 ! (Les “B Corp” formant une communauté de sociétés qui ont décidé d’être non pas les meilleures du monde mais les meilleures POUR le monde).

Nos principes de travail
  • Un profond respect de l’ensemble de nos parties prenantes : consultant(e)s, clients et fournisseurs. Car si le travail “ne fait pas le bonheur”, il peut cependant “faire le malheur”. Nous nous engageons donc à écouter et agir avec honnêteté.
  • Une égalité des chances dans le traitement de nos candidatures et dans la gestion de carrière de nos salarié(e)s. Nous croyons en un milieu de travail où équité F/H, inclusion et diversité sont la norme.
  • Une empreinte environnementale minimale, et sociétale maximale. C’est pourquoi, au-delà des missions que vous réaliserez, vous pourrez également contribuer à des projets que Davidson soutient : missions de solidarité internationale (avec Planète Urgence), bénévolat auprès d’associations (chaque Davidsonien(ne) dispose de 3 jours par an pour intervenir à leurs côtés), accompagnement d’étudiant(e)s issus de milieux peu favorisés (avec Article 1), investissement dans des startups développant des solutions innovantes, actions collectives et individuelles pour la réduction de notre impact carbone…
  • Un Management adhocratique basé sur la mise en œuvre des principes de “l’entreprise horizontale” et du “management tribal”. Sur ce dernier point une précision d’importance : le bien‑être au travail est un luxe qu’il faut pouvoir s’offrir en étant une entreprise “solide”. Ceci induit pour les Davidsonien(ne)s d’allier prises d’initiative, engagement et professionnalisme. Car “sans travail, le talent n’est qu’une sale manie”. Et cela nous incite à chercher à recruter des personnes… meilleures que nous…

Nous encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap, et nous nous engageons à répondre au mieux à leurs besoins spécifiques.

Profil / Mission
Contexte
  • Mission au sein d’un programme stratégique de transformation data et IA dans un grand groupe bancaire.
  • Objectif : moderniser la Data Platform AWS afin d’alimenter des solutions d’IA (dont IA générative) et améliorer l’exploitation des données clients et ESG.
Périmètre
  • Intervention sur le stream Data Platform (AWS Cloud), en production depuis 2022, avec des enjeux d’industrialisation, de performance et de sécurité.
Missions
  • Définition et évolution de l’architecture Data Lake / Lakehouse
  • Développement et industrialisation des pipelines de données
  • Implémentation de solutions de data management AWS
  • Mise en place des process CI/CD
  • Contribution à un Data Lab
  • Traduction des besoins métier en solutions techniques
  • Participation aux mises en production et support en cas d’incident majeur
Compétences requises ou à acquérir
Environnement technique
  • AWS (services data)
  • PySpark (AWS Glue)
  • Java (API)
  • GitHub / Copilot
  • CI/CD
Profil
  • 5+ ans d’expérience en Data Engineering
  • Forte expertise Data Management
  • Expérience Cloud AWS significative
  • Contexte data volumétrique et critique
  • Anglais professionnel obligatoire
Aptitudes / Savoir-être
  • Autonomie
  • Bon relationnel
  • Réactivité
  • Force de proposition
  • Dynamisme
  • Savoir bien communiquer
Description du pôle

La donnée est aujourd’hui un actif stratégique au cœur de la transformation digitale des entreprises et à la base de la création de multiples nouveaux services. Davidson dispose d’une expertise unique autour de la donnée qui lui permet d’intervenir de bout-en-bout pour ses clients, qu’ils soient data-driven ou cherchent « simplement » à valoriser leurs données.

Nos Métiers
  • Accompagnement à la mise en place d’une stratégie données
  • Architecture Big Data
  • Data visualisation
  • Data science
Notre Environnement Technique
  • Infrastructures & Stockage : Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform), Cloudera, MapReduce, Hortonworks, mongoDB, Hadoop, Cassandra, Splunk, Redis, CouchDB
  • Traitement de données : Spark, Scala, Kafka, Logstach, Elasticsearch, Hive, Storm, Flink
  • Analytics : R, Python, SPSS&SAS, TensorFlow, Sickit learn
  • Dataviz : grafana, dataiku, kibana, Tableau, Qlik, Outil propre JS
  • Devops & containers : Docker, puppet, Jenkins, Sonar, Openshift, Kubernetes, Ansible
  • Domaines : Machine Learning, Deep Learning
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