En un coup d'œil
- Missions: Développer et gérer des systèmes de données évolutifs dans un environnement dynamique.
- Entreprise: Entreprise innovante engagée pour l'éthique et la durabilité.
- Avantages: Salaire compétitif, travail hybride, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement international avec de réelles opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Collaborez avec des experts mondiaux et impactez des projets innovants.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Notre client propose une opportunité hybride passionnante pour des Data Engineers hautement qualifiés - niveaux intermédiaire à senior - pour rejoindre leur équipe dans leur bureau en Bretagne. Ce rôle est idéal pour les professionnels passionnés par la conception et la maintenance de systèmes de données évolutifs dans un environnement dynamique et international. Le poste offre la chance de collaborer avec des experts mondiaux et de contribuer à une entreprise engagée envers l'innovation, l'éthique et la durabilité.
Description du rôle
Responsable du développement, de l'optimisation et de la gestion des pipelines de données et des solutions de stockage, ce rôle implique de travailler en étroite collaboration avec des équipes internes et des collègues internationaux pour garantir que les systèmes de données répondent aux besoins de l'entreprise tout en maintenant une haute qualité et fiabilité des données.
Compétences techniques indispensables :
- Expérience avec les plateformes de données cloud : Expertise avérée avec des environnements cloud tels qu'Azure, AWS ou GCP, y compris le déploiement et la gestion de solutions de données à grande échelle.
- Compétences en développement ETL : Connaissance approfondie de la conception et de la mise en œuvre de processus ETL efficaces et de pipelines de données qui soutiennent les opérations commerciales.
- Maîtrise de SQL et gestion de bases de données : Expérience extensive avec des bases de données relationnelles et non relationnelles comme MySQL, MSSQL, garantissant l'intégrité et la performance des données.
- Capacités de programmation en Python : Compétences solides en codage en Python pour développer des scripts de transformation et de traitement des données.
- Communication fluente dans un environnement bilingue : Capacité à communiquer efficacement en français et en anglais pour soutenir des projets collaboratifs au sein d'équipes internationales.
Compétences techniques appréciées :
- Connaissance de l'infrastructure et de la gouvernance des données : Familiarité avec les meilleures pratiques de stockage, d'intégration et de gestion de la qualité des données renforce la robustesse du système.
- Expérience avec des outils d'orchestration : Expérience pratique avec Airflow, ADF ou des outils similaires pour automatiser et surveiller les flux de travail de données.
- Expérience avec des bibliothèques de traitement des données : Compétences avec Delta Lake, PySpark ou des outils similaires pour gérer des tâches de traitement de données à grande échelle.
- Compréhension des techniques de modélisation des données : Capacité à concevoir des schémas et modèles de données efficaces soutenant les besoins analytiques et opérationnels.
- Connaissance de l'architecture Big Data : Familiarité avec des architectures de stockage et de traitement des données évolutives et performantes pour soutenir la croissance de l'entreprise.
Exigences fonctionnelles supplémentaires :
- Esprit collaboratif : Forte capacité à travailler au sein d'équipes internationales diversifiées pour comprendre et répondre aux besoins organisationnels en matière de données.
- Attention aux détails : Analyse et documentation précises des données pour garantir l'exactitude et la transparence du système.
- Communication efficace : Compétences en communication claires et professionnelles en français et en anglais pour faciliter la cohérence des projets.
- Compétences en résolution de problèmes : Capacité à résoudre rapidement et efficacement des problèmes complexes liés aux données.
- Attitude d'apprentissage continu : Enthousiasme pour rester à jour avec les dernières tendances et technologies en ingénierie des données.
Exigences éducatives et de certification :
- Diplôme en informatique ou domaine connexe : Généralement un diplôme de Bachelor ou supérieur dans une discipline technique.
- Certifications pertinentes : Les certifications dans les plateformes cloud (par exemple, Azure Data Engineer, AWS Big Data Specialty) sont avantageuses.
Prochaines étapes
Si vous êtes un professionnel des données motivé cherchant à apporter une contribution significative au sein d'une organisation innovante et bienveillante, nous vous invitons à postuler dès aujourd'hui. Soumettez votre CV via notre portail, et notre équipe examinera votre candidature rapidement. Nous sommes impatients d'explorer votre potentiel pour rejoindre cette équipe talentueuse et soutenir le succès continu de notre client.
Intéressé par ce rôle ? Soumettez votre CV aujourd'hui ! N'hésitez pas à contacter notre équipe pour toute question à l'adresse Email : info@allenrec.com
Data Engineer employeur : Allen Recruitment
Allen Recruitment est un employeur de choix, offrant une culture de travail dynamique et collaborative qui valorise l'ambition et la croissance personnelle. En tant que représentant commercial, vous bénéficierez d'une formation complète et d'opportunités de progression claires, tout en travaillant sur le terrain pour développer des relations solides avec les clients dans le secteur des services d'hygiène et alimentaires. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager sur un chemin de carrière enrichissant dans un environnement stimulant en France.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Allen Recruitment
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Allen Recruitment. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Allen Recruitment, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Allen Recruitment que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Allen Recruitment. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Allen Recruitment
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Allen Recruitment et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
