> Markdown version of [/jobs/ext/3791819-data-engineer-python-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3791819-data-engineer-python-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Engineer Python H/F - **Company:** Ecocea - **Location:** Inconnu, France - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Data Analysis, Python (Programming Language), NumPy, SAS (Software), SciPy, SQL Databases, Macros, Gitlab, Git, Pandas, Matplotlib, Statistics Packages, Plotly, Vertica - **Published:** October 17, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84525055.html ## About the Role Python orienté data : maîtrise des modules pandas ou polars, numpy, scipy, statsmodels, matplotlib, seaborn, plotly - SQL indispensable - DBT, ClickHouse - Maîtrise de git et GitLab - Connaissance de SAS et/ou R appréciée, Profil recherchéExpérience en développement PythonConnaissance de SAS et/ou R appréciéeCapacité à lire du code SAS (data step, proc sql, macros) ou à s'approprier rapidement le logicielMaîtrise du Python orienté data : modules pandas ou polars, numpy, scipy, statsmodels, ainsi que matplotlib, seaborn ou plotlyMaîtrise de SQL indispensableMaîtrise de git et GitLab, 1. Expérience en développement Python 2. Connaissance de SAS et/ou R appréciée 3. Capacité à lire du code SAS (data step, proc sql, macros) ou à s'approprier rapidement le logiciel 4. Maîtrise du Python orienté data : modules pandas ou polars, numpy, scipy, statsmodels, ainsi que matplotlib, seaborn ou plotly 5. Maîtrise de SQL indispensable 6. Maîtrise de git et GitLab EUR SQL Git Python Analyse de données ## Description Mission de migration de traitements statistiques au sein d'un projet nécessitant une expertise en développement Python et en analyse de données., Concevoir et développer des scripts et programmes Python pour réécrire des programmes SAS - Participer à la modélisation statistique et à l'analyse de données en utilisant des méthodes avancées - Lire et comprendre du code SAS (data step, proc sql, macros) ou s'approprier rapidement le logiciel Outils & Environnement