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# Ingenieur Big Data - Data Engineer H/F

- **Company:** Cnd
- **Location:** Bruz, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Artificial Intelligence, Big Data, Databases, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Relational Databases, DevOps, Python (Programming Language), PostgreSQL, NoSQL, Scala (Programming Language), SQL Databases, Talend, Apache Spark, Data Lakes, Kubernetes, Qlikview, Apache Kafka, Data Management, Dataiku
- **Published:** September 3, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82939969.html

## About the Role

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

## Description

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)


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