Ingenieur Big Data - Data Engineer H/F

Il/elle sera en mesure de challenger les technologies, participer aux choix des outils internes et aux études menées avec les différentes directions. Il/elle assurera la supervision et l’intégration des données en provenance de sources diverses et industrialisera les traitements de données. Il/elle évoluera au sein d’une équipe en privilégiant les échanges. Ces missions s’inscriront dans le contexte DATA-IA du ministère autour de toutes les plateformes du socle numérique DATA : HERMOD, ARTEMIS.IA, QLIK, DATAIKU, etc. Des capacités rédactionnelles et de présentation orales sont attendues. Il/elle assurera une veille technologique et sera force de proposition auprès de sa hiérarchie et des responsables de projets., Solide expérience dans l’ingénierie de données (qualité, gouvernance, sécurité), l’outillage et la gestion de projets. Maîtrise des concepts métiers et techniques avec une connaissance accrue des outils numériques et logiciels spécialisés. Capacité de vulgarisation et d’accompagnement des entités dans le domaine de la donnée.

Connaissance requise dans la gestion de la donnée : collecte, flux, nettoyage, normalisation et qualité. Compréhension des architectures distribuées et bonnes pratiques DevOps (CI/CD, conteneurs, K8S)

Solide expérience dans l’ingénierie de données (qualité, gouvernance, sécurité), l’outillage et la gestion de projets. Maîtrise des concepts métiers et techniques avec une connaissance accrue des outils numériques et logiciels spécialisés. Capacité de vulgarisation et d’accompagnement des entités dans le domaine de la donnée.Connaissance requise dans la gestion de la donnée : collecte, flux, nettoyage, normalisation et qualité.Compréhension des architectures distribuées et bonnes pratiques DevOps (CI/CD, conteneurs, K8S)Base de données (Entrepôt, BD relationnelles, NO SQL) : SQL, PostGreSQL, Data Lakes, etc.Langages : Python, Java, ScalaFrameWorks : Spark, KafkaMaitrise d’ETL ou d’outils de management de la donnée (TALEND, DATAIKU, etc.)Connaissances en DataScience appréciées.Une expérience sur des architectures cloud serait un plus.Des compétences en communication, orale et écrite, sont attenduesCompétences mises en oeuvre dans le cadre du poste :Identification des données du SI - maîtriseConception d’un modèle de données - applicationGestion qualité des données et des référentiels - maîtriseProposition de solutions optimisées - maîtriseAccompagnement à la transformation numérique - maîtriseTravail en équipe - maîtrise- Rigueur - maîtrise- Autonomie - maîtrise- Créativité - maîtrise- Proactivité et force de proposition - maîtrise, Base de données (Entrepôt, BD relationnelles, NO SQL) : SQL, PostGreSQL, Data Lakes, etc. Langages : Python, Java, Scala FrameWorks : Spark, Kafka Maitrise d’ETL ou d’outils de management de la donnée (TALEND, DATAIKU, etc.) Connaissances en DataScience appréciées. Une expérience sur des architectures cloud serait un plus.

Des compétences en communication, orale et écrite, sont attendues

Compétences mises en oeuvre dans le cadre du poste : Identification des données du SI - maîtrise Conception d’un modèle de données - application Gestion qualité des données et des référentiels - maîtrise Proposition de solutions optimisées - maîtrise Accompagnement à la transformation numérique - maîtrise Travail en équipe - maîtrise

• Rigueur - maîtrise
• Autonomie - maîtrise
• Créativité - maîtrise
• Proactivité et force de proposition - maîtrise

EUR

Business Intelligence ETL Scala Force de proposition Intelligence artificielle SGBD SQL Gestion des données Pro-activité Normalisation Créativité Veille technologique Batching Travail en équipe Python Conduite de projet Autonomie KAFKA PostgreSQL Java

EducationalOccupationalCredential postgraduate degree EducationalOccupationalCredential bachelor degree

Intégré(e) à la section Fabrique, qui regroupe les experts Data autour de l’intelligence artificielle (IA), la Business Intelligence (BI), et l’exploitation technico-fonctionnelle des briques du socle, le/la titulaire du poste participera au management de la donnée et à sa maitrise. Il/Elle participera activement à la conception, au développement, à l’optimisation et à la maintenance des pipelines de données fiables, scalables et performants (batch, streaming).