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Astek Group à Dijon collabore avec un partenaire du secteur banque/finance pour conduire un projet data engineering. Vous concevrez et maintiendrez les flux ETL et pipelines, collecterez et transformerez les données, et soutiendrez les projets BI et le reporting pour des décisions éclairées.
Diplômé d’un Bac+5 en informatique avec 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering/ETL, vous maîtrisez SAP BO, Semarchy, Vertica, SQL et Git.
Et si vous rejoigniez la communauté Astek ?
En collaboration avec l'un de nos partnaires du secteur banque/finance/assurance, nous vous proposons un beau projet basé de data engineering, dans des équipes aux valeurs de proximité, d’écoute, d’épanouissement, et de développement de vos compétences et de votre carrière. Vous contribuerez directement à la transformation et à la fiabilisation des données pour soutenir les décisions stratégiques de l’entreprise.
Rattaché(e) au Responsable Data & BI, vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir les flux ETL et les pipelines de données. Vous assurerez la collecte, l’intégration et la transformation des données, tout en garantissant leur qualité et leur fiabilité. Vous contribuerez également aux projets BI et au reporting, en support aux équipes métiers et techniques, afin de fournir des données fiables pour la prise de décision stratégique.
Diplômé(e) d’un Bac+5 en informatique, statistiques, data engineering ou toute discipline liée aux données, vous disposez d’une expérience minimale de 3 ans (4-5 ans idéalement) en tant que Data Engineer, développeur ETL ou dans un rôle similaire. Une expérience préalable dans des environnements BI, SAP Business Objects (BO) et la gestion de flux de données complexes sera fortement appréciée. La pratique d’outils de versionning comme Git et la connaissance de bases de données comme Vertica constitue un atout supplémentaire.
ETL, pipelines de données, SAP Business Objects, BO, Semarchy, BI, Vertica, SQL, Git, data engineering, qualité des données, reporting, dashboards, flux de données, transformation de données, intégration, modélisation, architecture data, agile, documentation, optimisation, collaboration métiers-technique.