Data Engineer

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures data évolutives et performantes, intégrant des solutions comme Snowflake pour le stockage et la modélisation, et Palantir Foundry pour l'orchestration et la collaboration autour des données.
• Développer des pipelines de données temps réel et batch, en s'appuyant sur les capacités de traitement de Snowflake et les pipelines de Palantir, tout en assurant robustesse et scalabilité.
• Industrialiser les traitements de données en appliquant des pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, monitoring, gestion des erreurs, montée en charge), avec une attention particulière à la sécurité et à la traçabilité.
• Modéliser les données de manière exploitable, en tirant parti des fonctionnalités avancées de Snowflake (schemas, views, data sharing) et de l'ontologie Palantir pour faciliter leur usage par les équipes Data Science, BI et métiers.
• Orchestrer les workflows data via des outils comme Palantir et dbt, en automatisant les traitements et en optimisant les performances.
• Assurer une veille technologique continue, en explorant les innovations autour des architectures cloud (data lake/lakehouse), du traitement distribué, de la gouvernance des données et de l'optimisation des coûts dans Snowflake et Palantir., Qualité de vie au travail : accord de télétravail (jusqu'à 70%) en France et à l'international, accord sur l'égalité professionnelle, la parentalité, l'équilibre des temps et la mobilité durable.

Apprentissage en continu : certifications techniques et formations en libre accès, accompagnement sur mesure avec votre career manager, parcours d'intégration sur 9 mois.

Avantages groupe & CSE : plan actionnariat, PERCOL, CE attractif avec des tarifs préférentiels (voyages, concerts, tickets de cinéma...), remboursement partiel vacances, remboursement de votre abonnement sportif ou culturel et développement personnel (formations permis de conduire, cours de pâtisserie, nutrition...).

• Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université), avec au moins 5 ans d'expérience en tant que Data Engineer.
• Maîtrise des outils et technologies clés : Python, SQL, Spark, Hadoop, Airflow, Kafka, Docker, Kubernetes, Terraform, Git, CI/CD, ainsi que des bases de données comme PostgreSQL et MongoDB.
• Expérience confirmée sur des plateformes cloud (AWS, GCP, ou Azure) et sur des environnements analytiques avancés tels que Snowflake (data warehouse cloud) et Palantir Foundry (modélisation, pipelines, applications métiers).
• Connaissance des outils de visualisation comme Power BI.
• Forte autonomie, rigueur professionnelle et capacité à évoluer dans des environnements complexes et en constante évolution.
• Excellent esprit d'équipe et aisance en communication, aussi bien avec des profils techniques que métiers.
• Anglais courant, à l'écrit comme à l'oral.

Capgemini ist einer der weltweit führenden Anbieter von Management- und IT-Beratung, Technologie-Services und Digitaler Transformation. Als ein Wegbereiter für Innovation unterstützt das Unternehmen seine Kunden bei deren komplexen Herausforderungen rund um Cloud, Digital und Plattformen.