Data engineer - STAGE

Groupe Talents Handicap; Toulouse; On-site; EUR 45,000 - 75,000; Full time

Job summary

Groupe Talents Handicap recherche un ingénieur data pour piloter la collecte, la transformation et l’exploitation des données. Vous concevrez des architectures de données (data pipelines, data lake, data warehouse) et développerez des pipelines ETL/ELT, en veillant à la qualité et à la performance.

Vous collaborez avec les équipes métiers et IT, participez aux recettes et à la mise en production, et présentez les résultats aux parties prenantes.

Responsibilities

• Identification des besoins data et cas d’usage métiers (collecte, transformation, exploitation des données)
• Conception et mise en place d’architectures de données (data pipelines, data lake, data warehouse)
• Développement, optimisation et maintenance des pipelines de données (ETL / ELT)
• Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données (data quality, monitoring, performance)
• Automatisation des traitements de données et des déploiements (CI/CD, industrialisation)
• Collaboration avec les équipes métiers, data et IT pour valoriser les données
• Participation aux phases de recette, tests et mise en production
• Présentation des solutions data et des résultats aux parties prenantes
• Intervention sur la stack : Python, SQL, Spark, Talend, Azure / AWS / GCP, outils Big Data

Skills

Python

SQL

Spark

ETL/ELT

Tools

Talend

Azure

AWS

GCP

Data Lake

Job description

Vos missions :

• Identification des besoins data et cas d’usage métiers (collecte, transformation, exploitation des données)
• Conception et mise en place d’architectures de données (data pipelines, data lake, data warehouse)
• Développement, optimisation et maintenance des pipelines de données (ETL / ELT)
• Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données (data quality, monitoring, performance)
• Automatisation des traitements de données et des déploiements (CI/CD, industrialisation)
• Collaboration avec les équipes métiers, data et IT pour valoriser les données
• Participation aux phases de recette, tests et mise en production
• Présentation des solutions data et des résultats aux parties prenantes
• Intervention sur la stack : Python, SQL, Spark, Talend, Azure / AWS / GCP, outils Big Data

Cette description n’est pas limitative. Elle peut tout à fait évoluer en fonction de votre expérience, des projets en cours et de vos attentes