Senior Python Data Engineer — Energy Optimization

Groupe SII; Paris; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Groupe SII recherche un Expert Python à Paris pour moderniser les systèmes d’information dans le secteur de l’énergie. Ce poste vise à développer des solutions data robustes et scalables, en participant à la refonte d’applications et à l'analyse de données complexes.

Le candidat idéal a un Bac+5, maîtrise Python et des librairies data comme Pandas, et a des compétences en DevOps. Une bonne compréhension des architectures de données est appréciée pour répondre aux défis du secteur.

Qualifications

• Diplômé·e d’une formation Bac+5.
• Excellente maîtrise de Python et des librairies data.
• Expérience avec des frameworks web (Flask).
• Connaissances front-end appréciées.
• Maîtrise des outils DevOps et CI/CD.
• Connaissance des outils d’IA d’aide au développement.
• Bonne compréhension des architectures data et des pipelines.

Responsabilités

• Concevoir et développer des solutions data robustes et scalables.
• Participer à la refonte d’applications existantes.
• Manipuler et analyser des données complexes.
• Contribuer à la définition des bonnes pratiques.
• Rédiger la documentation technique et fonctionnelle.
• Participer aux ateliers de conception.
• Assurer une veille technologique et proposer des solutions innovantes.

Connaissances

Maîtrise de Python (POO)

Librairies data (Pandas, Plotly)

Expérience avec des frameworks web (Flask)

Connaissances front-end (Vue.js, Angular, Node.js)

Outils DevOps et CI/CD (GitLab, Docker, SonarQube)

Connaissance des outils d’IA

Compréhension des architectures data

Formation

Diplôme Bac+5

Description du poste

Groupe SII recherche un Expert Python à Paris pour moderniser les systèmes d’information dans le secteur de l’énergie. Ce poste vise à développer des solutions data robustes et scalables, en participant à la refonte d’applications et à l'analyse de données complexes.

Le candidat idéal a un Bac+5, maîtrise Python et des librairies data comme Pandas, et a des compétences en DevOps. Une bonne compréhension des architectures de données est appréciée pour répondre aux défis du secteur.