Data Engineer - Data Solutions (H/F)

les Data Scientists et Data Analysts des algorithmes et méthodologies (segmentation, scoring, prévisions, optimisation, règles métier avancées, etc.) et les transformer en produits data industrialisés. - Mettre en production des modèles de Machine Learning (MLOps) : packaging, déploiement, orchestration, suivi de performance, versioning des modèles et des datasets. - Participer à la définition des architectures cibles des Data Solutions en vous appuyant sur la Data Platform "Lakehouse" de JCDecaux et sur les services Cloud disponibles. - Optimiser la performance, la qualité, la fiabilité et les coûts d'exécution des Data Solutions (optimisation de requêtes, partitionnement, caching, choix de formats, dimensionnement infra). - Évoluer à proximité des Product Owners dans la définition et delivery des Data Solutions.. - Contribuer à l'élaboration de bonnes pratiques d'architecture, de code, de tests et de monitoring (patterns de data products, data contracts, CI/CD, observabilité data) ; - Assurer une veille technologique sur les architectures de data products, les bonnes pratiques Data Engineering / MLOps / ML Engineering, tester de nouveaux outils et partager vos retours (communautés internes, conférences, POC). Amoureux(se) de la Data, vous êtes motivé(e) par la création de solutions concrètes et utilisées au quotidien par les équipes opérationnelles. Vous aimez autant bâtir des pipelines robustes que transformer un algorithme en produit data fiable, scalable et maintenable. Curieux(se), autonome, vous avez le goût de l'optimisation et des approches algorithmiques, et vous savez travailler en proximité avec le métier pour comprendre les besoins et les traduire en solutions techniques pérennes. De formation Bac +5 minimum de type école d'ingénieur ou université (informatique, mathématiques appliquées, data, statistiques, opérations de recherche ou équivalent), vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience dans le traitement de données en environnement industriel, incluant le développement de solutions ou produits data sur une infrastructure Big Data ou Cloud. Vous maîtrisez un environnement Cloud (AWS, Azure ou GCP) et avez déjà participé au déploiement d'applications ou services data en production. Compétences requises: Maîtrise des langages Python et SQL, avec de bonnes pratiques de développement (tests, packaging, revue de code, logging). Maîtrise des technologies de Data Engineering et de transformation : Outils de modélisation / transformation (dbt ou équivalent) Conception d'ETL/ELT custom (Airflow, Dagster, etc.) Stockage et traitement à l'échelle (Data Lake S3, Snowflake, Redshift ou équivalent) Bonne compréhension des approches algorithmiques et des briques Data Science / ML : Manipulation de données (pandas, PySpark, etc.) Mise en production de modèles ...

• Analyser, exploiter, structurer des données
• Data engineer

Langue

• AnglaisCette langue est indispensable

Savoir-être professionnels

• Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
• Faire preuve de rigueur et de précision
• Faire preuve d'autonomie

• Salaire brut : Annuel de 45000.0 Euros à 65000.0 Euros sur 12.0 mois
• Primes
• Intéressement / participation
• CSE

Déplacements Déplacements : Jamais, * Qualification : Cadre

• Secteur d'activité : Activités des sièges sociaux

Bienvenue chez JCDecaux ! Au sein de la Direction DataCorp, chargée de l'exploitation et de la valorisation des données à travers le groupe, nous recherchons un Data Engineer - Data Solutions (H/F) pour intégrer une équipe dynamique composée de Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts et DevOps. Vous contribuerez à concevoir, industrialiser et opérer des Data Solutions destinées à nos clients internes (filiales) : ETL custom, algorithmes et méthodologies de production de données opérationnelles, génération d'insights, modèles de Machine Learning (prédiction, classification, optimisation, etc.). Au quotidien vous serez amené(e) à : - Concevoir, développer et industrialiser des Data Solutions de bout-en-bout (de l'ingestion au monitoring) pour répondre aux besoins opérationnels des filiales. - Construire et maintenir des pipelines de données (batch et/ou temps réel) robustes, performants et monitorés, pour alimenter ces solutions (ETL/ELT, APIs, pub/sub). - Co-concevoir avec