Data Engineer
Role details
Job location
Tech stack
Job description
En tant que Data Engineer, vous contribuerez à divers projets de transformation menés par Opus Numeris auprès de ses clients pour augmenter l'efficacité de la gestion de leur patrimoine informationnel. Au sein de ces projets impliquant généralement une collaboration au sein d'équipes mixtes, vous aurez la responsabilité d'activités faisant appel à des compétences techniques, de la créativité et la capacité à concevoir puis mettre en œuvre des solutions répondant à des problèmes analytiques complexes développement et industrialisation (pipelines, transfos, perf, déploiement), qualité data (règles et contrôle traça).
Au sein de projets internes, vous apporterez votre contribution en tant que membre actif de l'équipe Opus Numeris travaillant au développement de méthodes et de solutions applicatives.
Enfin vous participerez au développement d'Opus Numeris, par exemple dans le cadre de la poursuite d'opportunités. Il est attendu que vous commenciez à établir, sur les projets auxquels vous participez, une relation de confiance avec les clients et partenaires d'Opus Numeris, contribuant à diffuser notre image d'expertise et de qualité.
En tant que Data Engineer, vous serez amené à prendre la responsabilité des tâches suivantes :
Recueillir les besoins dans différentes fonctions des entreprises et approfondir les exigences par le biais d'entretiens, d'ateliers et de l'analyse de documentation et de bases de données ;
Concevoir des solutions aux problèmes rencontrés, les tester puis les documenter ;
Architecture et conception : Participer à la définition d'architectures data cloud-native, Concevoir des modèles de données analytiques (Data Vault, Star Schema…), Définir les standards d'ingestion, de transformation et d'exposition des données, Contribuer aux choix structurants (sécurité, performance, coûts) ;
Développement & industrialisation : Développer des pipelines d'ingestion (batch & streaming), Implémenter des transformations avancées, Optimiser les performances (clustering, partitioning, warehouse sizing), Mettre en place des tests de qualité de données, Automatiser les déploiements (CI/CD) ;
Gouvernance & Data Quality : Implémenter des règles de contrôle et de traçabilité, Participer à la mise en place de data catalog, Structurer les environnements (DEV / UAT / PROD), Assurer la documentation technique ;
Travailler en étroite collaboration avec les métiers, l'IT et les équipes Data (Sciencists, Analysts,…) pour rationaliser la gestion et les pipelines de données en favorisant la communication et la compréhension mutuelle.
Et en tant qu'ONer (les membres de l'équipe Opus Numeris), nous serons attentifs à votre capacité à être un leader dans votre domaine :
Démontrer compétence et légitimité pour assurer le succès de nos projets chez nos clients ;
Développer de nouvelles approches créatives pour résoudre les problèmes efficacement ;
Rester up-to-date sur les technologies et développements de notre industrie, partager les best practices et participer activement au savoir-faire méthodologique de Opus Numeris ;
Inspirer les autres et participer à vivre les valeurs ON : https://opus-numeris.com/index.php/our-singularities, > Opus Numeris, c'est l'essence des technologies et du consulting dans un format d'agences à taille humaines, flexible et attentif à chacun et chacune des membres de l'équipe.
Opus Numeris, c'est un environnement conçu pour progresser, et des opportunités d'apprendre chaque jour, en équipe et en collaboration au sein d'équipes pluridisciplinaires talentueuses.
Choisir Opus Numeris, c'est évoluer dans un environnement d'excellence et d'exigence, avec les outils, méthodes et mentors qui aident à avancer.
Travailler chez Opus Numeris, c'est être exposé à une variété de problématiques dans les domaines de la data, du développement logiciel, de conception de solutions IA, et
Requirements
Parcours académique : Ecoles d'Ingénieurs, Université, Master spécialisé statistique / data / informatique ;
Maîtrise de l'Anglais impérative ;
Justifier d'une expérience de 2 à 5 ans en Data Engineering ;
Certification ou expérience significative sur Snowflake (SnowSQL, Snowpipe, Snowpark) ou Databricks;
Maîtrise des outils d'Orchestration (Airflow, Dagster), Transformation ELT (dbt), et des environnements cloud (GCP, Azure, AWS)
Compréhension des bases de données et langages (SQL, Python, Java, R,…)
Connaissance d'outils décisionnels (PowerBI, Tableau,…)
Familiarité avec les cycles de développement CI/CD (GitHub, GitLab CI)
Ce que nous valorisons
L'attitude « hands on » et pragmatique : vous vous battez pour faire aboutir des solutions réalistes, pragmatiques, qui fournissent des résultats.
L'écoute et la capacité d'analyse : vous aimez comprendre et décortiquer les problèmes et particulièrement avec l'aide de données factuelles.
Capacités relationnelles : vous appréciez de collaborer dans des environnements internationaux, multiculturels, aux diverses compétences et disciplines.
L'aventure : sortir de votre zone de confort, nous aider à sortir de la nôtre, et entreprendre collectivement sur les nouveaux challenges que le monde de la data ne manque pas de créer chaque jour.
