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# Data Engineer H/F

- **Company:** Externatic
- **Location:** Arras, France
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €35,000.0 - €45,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), SQL Databases, Talend, Data Server Interface, Information Technology
- **Published:** July 9, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81118706.html

## About the Role

Ce que vous apportezNous recherchons un(e) Data Engineer, capable de faire le pont entre la technique pure et les besoins métiers complexes.De formation supérieure spécialisée en Informatique, Data ou IA, vous justifiez d'au moins 2-3 ans d'expérience dans l'ingénierie Data, idéalement dans un environnement industriel.Le processTraitement candidature et RDV avec Alexandre URIENRDV avec le DSI et la DRH, Nous recherchons un(e) Data Engineer, capable de faire le pont entre la technique pure et les besoins métiers complexes.
De formation supérieure spécialisée en Informatique, Data ou IA, vous justifiez d'au moins 2-3 ans d'expérience dans l'ingénierie Data, idéalement dans un environnement industriel., ETL
Intelligence artificielle
SQL
Python

## Description

Intégré(e) au sein d'une équipe de 4 personnes, vous êtes en charge de l'ensemble des projets data du groupe.
Vous intervenez de la conception jusqu'au maintien en conditions opérationnelles.

Vos responsabilités s'articulent autour des axes suivants :

 - Participer à la mise en place d'un ETL, Data Warehouse et autres briques techniques,
 - Développer les algorithmes, services et applications répondant aux cas d'usage métiers,
 - Valider l'intégration des solutions dans l'écosystème, en garantissant leur performance, leur pérennité et la maîtrise des coûts associés,
 - Maintenir une veille technologique active sur l'Intelligence Artificielle et la Data.

Technos principales / environnement : ETL/ELT (Talend, Semarchy, ...) Python, SQL, Cloud Azure, Entreprise solide

 - Page blanche, stack à construire
 - Challenge technique (grosse volumétrie de données, ...)
 - Équipe à taille humaine


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