Data Engineer H/F

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Nantes, France
2 days ago
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Role details

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

Tech stack

Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Extract Transform Load (ETL) Data Warehousing Python (Programming Language) Standard Sql DataOps SQL Databases Data Processing Google Cloud Apache Spark
+2 more
Data Lakes Pyspark

Job description

Au cƓur des enjeux de transformation numĂ©rique de nos clients, vous participez Ă  la conception, au dĂ©veloppement et Ă  l’industrialisation des plateformes de donnĂ©es qui alimentent les usages mĂ©tiers, dĂ©cisionnels et analytiques.

De l’ingestion des donnĂ©es Ă  leur exploitation, vous contribuez Ă  la mise en place de solutions fiables, performantes et Ă©volutives dans des environnements techniques modernes oĂč l’automatisation, la qualitĂ© et la scalabilitĂ© sont au centre des prĂ©occupations.

Ici, les Data Engineers ne se limitent pas Ă  dĂ©velopper des flux : ils participent activement aux choix d’architecture, aux bonnes pratiques Data et Ă  l’évolution des plateformes.

L’équipe

Vous intégrerez une équipe composée de Data Engineers, Data Analysts, Architectes Data et experts Cloud.

L’équipe privilĂ©gie la collaboration, le partage des connaissances et l’amĂ©lioration continue. Chaque collaborateur est encouragĂ© Ă  ĂȘtre force de proposition et Ă  contribuer aux rĂ©flexions techniques autour des architectures et des usages Data.

Vos missions

  • Concevoir, dĂ©velopper et maintenir des pipelines de donnĂ©es robustes et industrialisĂ©s.

  • Mettre en place les processus d’ingestion, de transformation et d’exposition des donnĂ©es.

  • Participer Ă  la conception et Ă  l’évolution des architectures Data (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse).

  • Garantir la qualitĂ©, la fiabilitĂ© et la traçabilitĂ© des donnĂ©es.

  • Optimiser les performances des traitements et la gestion des volumes de donnĂ©es.

  • Automatiser et industrialiser les flux dans une dĂ©marche DataOps.

  • Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes mĂ©tiers, Data Analysts, Data Scientists et Ă©quipes techniques.

  • Contribuer Ă  l’amĂ©lioration continue des pratiques autour de la gouvernance, de la qualitĂ© et de l’exploitation des donnĂ©es., * Des projets stratĂ©giques et innovants chez des clients grands comptes.

  • Une communautĂ© technique dynamique favorisant le partage d’expertise.

  • Des formations, certifications et accompagnements personnalisĂ©s.

  • Des perspectives d’évolution vers des rĂŽles de Lead Data Engineer, Architecte Data ou Expert Data.

Envie d’en savoir plus sur notre quotidien ? DĂ©couvrez les coulisses d’OPEN : Open : photos, vidĂ©os, recrutement

 Notre promesse : un process simple et humain

  1. Échange tĂ©lĂ©phonique

  2. Entretien RH

  3. Entretien technique

  4. Rencontre avec le manager et présentation du projet

Vous aimez construire des plateformes Data performantes, exploiter le potentiel de la donnée et relever des défis techniques à fort impact ?

Requirements

  • Vous disposez d’au moins 4 ans d’expĂ©rience en Data Engineering.

  • Vous maĂźtrisez Python et SQL.

  • Vous avez une expĂ©rience sur des architectures de traitement de donnĂ©es et des plateformes dĂ©cisionnelles.

  • Vous connaissez idĂ©alement Spark, PySpark, des outils ETL/ELT ainsi que les environnements Data Lake ou Data Warehouse.

  • Vous ĂȘtes Ă  l’aise avec les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP).

  • Vous possĂ©dez une forte culture technique et une rĂ©elle sensibilitĂ© aux enjeux de qualitĂ© et de performance des donnĂ©es.

  • Vous ĂȘtes autonome, rigoureux(se) et apprĂ©ciez les environnements collaboratifs.

  • Vous aimez rĂ©soudre des problĂ©matiques complexes et apporter de la valeur mĂ©tier grĂące Ă  la donnĂ©e.

 Environnement technique

  • Langages : Python, SQL

  • Traitement des donnĂ©es : Spark, PySpark, ETL/ELT, Vous avez les compĂ©tences, nous avons les projets. Il ne manque plus que vous.

Benefits & conditions

  • Cloud : Azure, AWS ou GCP

  • MĂ©thodologies : Agile, DevOps, DataOps

Pourquoi OPEN ?

  • Une Ă©quipe Data en plein dĂ©veloppement avec de belles perspectives de croissance.

About the company

Envie de rejoindre une équipe Data en pleine croissance et de contribuer à des projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée ? On vous attend !, Vous rejoignez une équipe Data intervenant auprÚs de grands comptes, principalement dans les secteurs bancaire, assurantiel et public.

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