Consultant·e Data Engineer Aws H/F

Le Data Engineering est essentiel pour façonner l'avenir de l'analyse de données. En construisant et en optimisant les pipelines de données, les data engineers permettent aux entreprises d'exploiter pleinement leur potentiel analytique. Leur rôle crucial dans la collecte, le stockage et le traitement des données garantit une base solide pour les décisions stratégiques et l'innovation continue. Nos consultant·e·s sont l'illustration de cette tendance en accompagnant nos clients dans le développement de leurs stacks data.

Si vous avez repéré des mots clés qui résonnent avec votre parcours, c'est que vous êtes au bon endroit. Avant de continuer, nous avons encore quelques questions :

• Vous souhaitez grandir dans un environnement AWS ?
• Vous avez un fort intérêt pour la culture de l'automatisation ?
• Votre curiosité vous pousse à explorer de nouvelles technologies ?
• Vous souhaitez vous appuyer sur nos communautés techniques ?, Montée en compétence sur les stacks data de nos clients, accompagné par nos consultant·e·s plus séniors,
• Collaboration avec le métier pour concevoir des transformations data pertinentes pour le business,
• Industrialisation et run de pipelines de traitement de données en production,
• Participation à l'implémentation d'évolutions des data platform de nos client,
• Participation aux cérémonies Agiles chez les clients sous la direction du Product Owner.

Évoluer au sein de la communauté

Évoluer au sein de la Squad Data, c'est être acteur dans la création d'un environnement stimulant dans lequel les consultant·e·s ne cessent de se tirer vers le haut, aussi bien en ce qui concerne les compétences techniques que les soft-skills. Mais ce n'est pas tout, ce sont aussi des événements réguliers et des conversations slacks dédiées vous permettant de solliciter les communautés (data, AI/ML, DevOps, sécurité,...) dans leur ensemble !

Sur le bassin parisien, la Squad compte une trentaine de personnes encadrées par un Squad Leader, et 3 Managers.

À côté de cela, vous avez l'opportunité d'être moteur dans le développement des différentes communautés internes (retours d'expériences, workshops, articles, podcasts...).

CompétencesRequired :Un bon niveau en Python, Git, SQL et sur au moins une librairie python permettant le traitement de données (Pandas, Polars, Dask, Spark,...)Bonne connaissance des bases des architectures data : Bases de données SQL ou NoSQL, OLTP vs OLAP, ACID vs BASE, Batch vs streaming, Datalake vs Data Warehouse,...Nice to have :Expérience sur l'écosystème AWS, ou d'un autre hyperscaler (GCP, Azure)Expérience dans l'utilisation de SparkExpérience sur un outil d'orchestration de pipeline (Airflow, Dagster,...)Expérience sur un outil d'infra as code (Terraform, cloudformation,...)Expérience sur un outil de CI/CD (Gitlab-Ci, GitHub Actions, Jenkins)Expérience en industrialisation et en run de pipelines de données en productionConnaissance des processus modernes de gestion de projet (méthodes agiles)Si vous n'avez pas toutes ces compétences, no worries! Seules les Required sont... required., Le Data Engineering est essentiel pour façonner l'avenir de l'analyse de données. En construisant et en optimisant les pipelines de données, les data engineers permettent aux entreprises d'exploiter pleinement leur potentiel analytique. Leur rôle crucial dans la collecte, le stockage et le traitement des données garantit une base solide pour les décisions stratégiques et l'innovation continue. Nos consultant·e·s sont l'illustration de cette tendance en accompagnant nos clients dans le développement de leurs stacks data.Si vous avez repéré des mots clés qui résonnent avec votre parcours, c'est que vous êtes au bon endroit. Avant de continuer, nous avons encore quelques questions :Vous souhaitez grandir dans un environnement AWS ?Vous avez un fort intérêt pour la culture de l'automatisation ?Votre curiosité vous pousse à explorer de nouvelles technologies ?Vous souhaitez vous appuyer sur nos communautés techniques ?Si la réponse est oui à toutes ces questions, * Un bon niveau en Python, Git, SQL et sur au moins une librairie python permettant le traitement de données (Pandas, Polars, Dask, Spark,...)

• Bonne connaissance des bases des architectures data : Bases de données SQL ou NoSQL, OLTP vs OLAP, ACID vs BASE, Batch vs streaming, Datalake vs Data Warehouse,...

Nice to have :

• Expérience sur l'écosystème AWS, ou d'un autre hyperscaler (GCP, Azure)
• Expérience dans l'utilisation de Spark
• Expérience sur un outil d'orchestration de pipeline (Airflow, Dagster,...)
• Expérience sur un outil d'infra as code (Terraform, cloudformation,...)
• Expérience sur un outil de CI/CD (Gitlab-Ci, GitHub Actions, Jenkins)
• Expérience en industrialisation et en run de pipelines de données en production
• Connaissance des processus modernes de gestion de projet (méthodes agiles)

La rémunération fixe proposée pour le poste est en fonction de votre expérience et dans une fourchette de 42k à 49k.

Si la réponse est oui à toutes ces questions, c'est un match ! Il n'y a qu'une chose à faire rejoignez-nous ! Chez Devoteam A Cloud, nous avons fait le choix d'explorer les entreprises afin qu'elles deviennent plateformes et de développer un partenariat fort avec AWS et ce, dès 2013. Aujourd'hui nous sommes positionnés sur le marché en tant qu'organisation pensée pour accompagner nos clients, nos collaborateurs, nos partenaires et la communauté à l'adoption du Cloud. Notre culture découle de notre engagement collectif, de notre curiosité, de notre façon de collaborer, de partager nos points de vue et d'encourager les autres à faire de même. C'est une inspiration pour essayer de nouvelles choses, parler ouvertement, faire preuve d'audace.