Description de l'emploi

Concevoir, produire et industrialiser des pipelines de transformation complexes de données dans des environnements variés et adaptés à nos clients. Accompagner les équipes projets sur la partie d’ingénierie data (apport d’expertise). Participer à l’amélioration des pratiques internes notamment via une activité de veille et en étant force de proposition pour l’adoption d’outils pertinents vis-à-vis de l’activité de ***. De par sa position transverse dans l’entreprise, le datalab vous permettra d’être exposé à de nombreux sujets de l’entreprise et vous offrira l’opportunité de contribuer à des initiatives internes comme des projets externes sur des secteurs variés (notamment la santé et la banque/assurance).

Expérience demandée

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou Master 2, vous disposez d’une expérience de 5ans+ dans le domaine du data engineering, et disposez des compétences/expériences suivantes : Avoir déployé plusieurs projets incluant des pipelines de traitement de données ; Maîtrise des SGBDR, NoSQL ; Maîtrise du framework Spark (pyspark, scala (optionnel)) ; Connaissance de l’écosystème AWS et de Docker ; Maitrise des pratiques de software engineering (qualité de code, tests, versionning…) ; Capacités de synthèse, de communication et de vulgarisation vous permettant d’argumenter les choix technologiques et d’en expliquer les risques et avantages ; Qualités d’organisation et de rigueur et le goût du travail en équipe. Compétences additionnelles: Expérience avec des outils et frameworks DevOps (Git, CI/CD, Kubernetes, Jenkins, etc.) ; Bonne connaissance en python ; Une expertise avancée en machine learning n’est pas requise. Un intérêt et un minimum de connaissances basiques dans ce domaine seront en revanche appréciés ; Scrapping, utilisation d’API ; Autonome et curieux.

Description de la société

*** est une société d’experts de l’Intelligence Artificielle au service de l’efficacité des métiers de l’entreprise. Elle bâtit depuis plus de 12 ans des solutions sur mesure d’aide à la décision tirant parti du plein potentiel des données avec un objectif clair et des bénéfices systématiques pour ses clients.