Ingénieur Data H/F

LR Technologies Groupe
Bois-Colombes, France
1 day ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Experienced
Experience required
3 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English

Tech stack

Airflow BigQuery Databases Relational Databases Python (Programming Language) Raw Data SQL Databases Google Cloud Data Build Tool (dbt) Apache Spark Apache Kafka Data Management

Job description

Conception et développement de pipelines de données (ingestion, transformation, stockage).

  • Modélisation et optimisation des bases de données.
  • Mise en place de traitements batch et temps réel.
  • Garantie de la qualité et de la fiabilité des données.
  • Industrialisation et automatisation des flux.
  • Collaboration avec les data scientists et les équipes métier.
  • Rédaction de la documentation technique.
  • Veille sur les technologies data.

Requirements

Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’un Bac +5 en informatique ou data, vous justifiez d’au moins 3 ans d’expérience en data engineering. Vous maîtrisez Python et SQL, ainsi que les outils de traitement de données (Spark, Airflow, dbt ou équivalent). Vous avez une expérience sur un environnement cloud, idéalement GCP (BigQuery, Dataflow). Une expérience sur des données IoT ou à forte volumétrie serait fortement appréciée. Des connaissances en streaming (Kafka, Pub/Sub) constituent un atout. Rigoureux(se) et curieux(se), vous aimez transformer les données brutes en informations utiles. Un bon niveau d’anglais est attendu. Enfin vous souhaitez participer au développement d’une société à taille humaine, Great Place To Work et labellisée ECOVADIS., SGBD Google cloud platform SQL Gestion des données Création d’une base documentaire Batching Rigueur et méthode Python KAFKA

About the company

Au sein des équipes de notre client, acteur international des solutions connectées pour les télécoms et l’énergie, vous interviendrez sur la collecte, le traitement et la valorisation des données issues de produits connectés. Vous construirez des pipelines de données fiables au service des équipes métier et produit.

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