Data Engineer H/F

Aubay; Niort; Hybrid; EUR 42,000 - 62,000; Full time

Benefits offered by this job

Télétravail 2 jours/semaine

Job summary

Aubay recherche un Data Engineer pour intervenir sur des projets Data à Niort, dans des environnements grands comptes du secteur assurantiel.

Vous participerez à la conception d’architectures data, à la mise en place de pipelines batch et streaming et à l’échange avec les équipes métiers pour proposer des solutions adaptées, tout en collaborant avec les Data Scientists.

Responsibilities

• Concevoir et faire évoluer les architectures data (data lake, data warehouse, data platform)
• Mettre en place des pipelines de données robustes et scalables (batch, streaming)
• Collecter, transformer et fiabiliser des données issues de sources multiples (structurées ou non)
• Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données pour les équipes métiers et data
• Développer et maintenir des flux d'ingestion et de transformation (ETL / ELT)
• Exposer les données via des APIs ou des couches de restitution adaptées
• Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les modèles et faciliter leur mise en production
• Échanger avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées

Job description

Nous accompagnons au quotidien des acteurs majeurs du secteur assurantiel sur des projets Data à fort enjeu, au sein d'environnements grands comptes. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de structuration et de valorisation de la donnée, au coeur des systèmes d'information de nos clients basés à Niort. Notre ADN : Expertise Innovation Collaboration Engagement ÉthiqueLocalisation : Niort et périphérieTélétravail : 2 jours par semaine

Tes activités :

• Concevoir et faire évoluer les architectures data (data lake, data warehouse, data platform)
• Mettre en place des pipelines de données robustes et scalables (batch, streaming)
• Collecter, transformer et fiabiliser des données issues de sources multiples (structurées ou non)
• Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données pour les équipes métiers et data
• Développer et maintenir des flux d'ingestion et de transformation (ETL / ELT)
• Exposer les données via des APIs ou des couches de restitution adaptées
• Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les modèles et faciliter leur mise en production
• Échanger avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées