Junior Data/Analytics Engineer F/H
Role details
Job location
Tech stack
Job description
- mettre l'IA et la data au cœur des stratégies de décision du marketing et commercial, afin de favoriser une meilleure expérience utilisateur, en éditant des produits de données sur mesure et en créant des modèles de valeur centrés sur les parties prenantes. * produire des solutions sur mesure reposant sur des pratiques communes et un socle martech de pointe et composable.
- garantir un processus de Delivery Continu afin de répondre à leurs enjeux marchés.
- industrialiser des processus de transformation et d'accessibilité des données, conçu par les data analystes et les PO.
Quelques un de nos clients : NAOS, LVMH, HEIN, RATP, LECLERC, ENI, ORANGE, LA POSTE …
Passionné(e) par la Data et expert en Data Engineering, vous souhaitez participer à des projets d'envergure et continuer à développer votre expertise.
EY FABERNOVEL recherche un(e) Data engineer Junior , F/H pour délivrer les projets d'industrialisation et de transformation en étroite collaboration avec notre référent Data engineer Senior.
En tant que Data Engineer Junior, tu interviendras sur l'ensemble de la chaîne de valeur data :
Cadrage & conception
- Accompagner les clients dans la définition et la priorisation des cas d'usage data via des ateliers avec les équipes métiers et data.
- Participer à la conception d'architectures Data Analytics & IA sur le cloud (GCP en priorité), en lien avec les Product Owners et les architectes.
Data Engineering
- Développer des pipelines de données robustes :
- Ingestion (API, fichiers, bases de données, événements…)
- Transformation & modélisation analytique
- Mise en qualité et tests de données
- Implémenter des modèles analytiques performants sur Snowflake ou GCP (ELT, incremental models, tests dbt).
- Participer activement aux développements Python & SQL, avec un fort accent sur la qualité du code (revue, refactoring, optimisation).
Orchestration & industrialisation
- Mettre en place et maintenir des workflows d'orchestration via un outil dédié (Airflow, Dagster ou équivalent).
- Contribuer à la mise en œuvre de bonnes pratiques :
- Versioning Git
- CI/CD
- Monitoring & observabilité des pipelines
Veille & innovation
- Évaluer de nouvelles briques technologiques (GCP, Snowflake, dbt ecosystem, Fivetran, data quality, orchestration).
- Partager tes retours d'expérience et contribuer à l'amélioration continue des standards internes.
Requirements
Do you have experience in Spark?, Formation & expérience
- Diplômé(e) Bac+5 (école d'ingénieur ou Master spécialisé data).
- Première expérience significative en Data Engineering / Analytics Engineering (stage ou alternance)
Compétences techniques
- Très bonne maîtrise de SQL et Python Orienté Objet.
- Expérience ou forte appétence pour :
- GCP (BigQuery, Cloud Storage, IAM, etc.)
- Snowflake
- dbt (modélisation, tests, incremental models)
- Outils d'orchestration : Airflow, Dagster (ou équivalent)
- La connaissance d'outils BI (Power BI, Looker…) est un plus.
- Une expérience Big Data (Spark, Databricks) est appréciée mais non obligatoire.
Soft skills
- Capacité à vulgariser des concepts techniques auprès d'interlocuteurs non techniques.
- Curiosité, autonomie et goût pour le travail en équipe.
- Bon niveau d'anglais, à l'oral comme à l'écrit., Créé en 2003 au cœur de l'écosystème numérique français, Fabernovel naît d'une conviction : celle que la technologie a le pouvoir de construire un futur plus vertueux pour les entreprises et le monde qui les entoure.
Benefits & conditions
Vivez l'expérience EY Fabernovel, rejoignez-nous !
Dans le cadre de sa politique Diversité, Equité et Inclusion, EY étudie, à compétences égales, toutes candidatures dont celles de personnes en situation de handicap.
Le processus de recrutement est composé de 3 entretiens. Les entretiens, menés à distance et en présentiel, permettent d'échanger sur votre parcours, d'évaluer vos compétences et de répondre à vos questions.