En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes avec des technologies de pointe.
- Entreprise: Artefact, cabinet de conseil innovant basé à Paris, spécialisé en data et IA.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la transformation digitale des entreprises.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en gestion d'équipe.
Fondée et basée à Paris, Artefact est une société de conseil de nouvelle génération, spécialisée dans les données, l'analytique et le conseil en IA, dédiée à transformer les données en impact commercial tout au long de la chaîne de valeur des organisations. Nous sommes fiers de dire que nous aidons nos clients à développer leurs capacités en matière de données et de numérique, et que nous grandissons également en parallèle. Nous avons 2000 employés répartis sur 36 bureaux qui se concentrent sur l'accélération de la transformation numérique.
Nous recherchons un Ingénieur Senior en IA & Agentic pour rejoindre notre équipe dynamique. Ce rôle est idéal pour quelqu'un ayant une compréhension approfondie de l'ingénierie des données et un parcours éprouvé dans la direction de projets de données dans un environnement rapide.
Responsabilités clés :
- Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données évolutifs et robustes en utilisant SQL, Python, Databricks, Snowflake, Azure Data Factory, AWS Glue, Apache Airflow et Pyspark.
- Diriger l'intégration de systèmes de données complexes et garantir la cohérence et l'exactitude des données sur plusieurs plateformes.
- Mettre en œuvre des pratiques d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour les pipelines de données afin d'améliorer l'efficacité et la qualité du traitement des données.
- Travailler en étroite collaboration avec des architectes de données, des analystes et d'autres parties prenantes pour comprendre les exigences commerciales et les traduire en mises en œuvre techniques.
- Superviser et gérer une équipe d'ingénieurs de données, en fournissant des conseils et un mentorat pour garantir des livrables de projet de haute qualité.
- Développer et appliquer les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données, de sécurité et de conformité au sein de l'organisation.
- Optimiser la récupération des données et développer des tableaux de bord et des rapports pour les équipes commerciales.
- Évaluer continuellement de nouvelles technologies et outils pour améliorer les capacités de l'ingénierie des données.
Qualifications requises :
- Baccalauréat ou Master en informatique, ingénierie ou domaine connexe.
- 5 à 7 ans d'expérience dans l'industrie de l'ingénierie des données avec une forte compétence technique en SQL, Python et technologies de big data.
- Expérience approfondie avec des services cloud tels qu'Azure Data Factory et AWS Glue.
- Expérience démontrée avec Databricks et Snowflake.
- Solide compréhension des principes CI/CD et des pratiques DevOps.
- Compétences en leadership éprouvées et expérience dans la gestion d'équipes d'ingénierie des données.
- Excellentes compétences en gestion de projet et capacité à diriger plusieurs projets simultanément.
- Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler sous des délais serrés.
- Excellentes compétences en communication et interpersonnelles.
- Excellente compréhension de l'architecture des données, y compris le data mesh, le data lake et le data warehouse.
Qualifications préférées :
- Certifications en Azure, AWS ou technologies similaires.
- Certifications en Databricks, Snowflake ou technologies similaires.
- Expérience dans la direction de projets d'ingénierie des données à grande échelle.
Pourquoi nous rejoindre : Nous sommes unis par nos valeurs et renforcés par notre expertise hybride. Il y a toujours un moyen : Nous venons de la race de ceux qui font, de ceux qui creusent, de ceux qui créent. Parce que les idées ne sont précieuses que si elles sont exécutées. La confiance des clients se gagne sur le terrain : Répondre aux besoins des clients se fait mieux à leurs côtés. Si ce n'est pas utilisé, c'est inutile : Notre amour pour la technologie se traduit par un désir ardent d'adoption, la véritable brillance concerne l'impact. Si ce n'est pas partagé, notre travail n'est pas terminé : Partager des connaissances est le meilleur moyen de finaliser une mission, au bénéfice des clients et des collègues. Nous apprenons chaque jour : La technologie est un domaine où tout évolue à la vitesse de la lumière, vous feriez mieux d'être prêt à vous remettre en question.
Data Engineering in Paris employeur : Artefact
Artefact est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant au cœur de Paris. Avec une équipe jeune et diversifiée, nous favorisons le développement professionnel à travers des formations continues et des projets stratégiques, tout en garantissant une expérience candidat fluide et enrichissante. Nos collaborateurs bénéficient d'une flexibilité de travail, d'une culture d'entreprise collaborative et d'opportunités de croissance dans un secteur en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineering in Paris
✨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 Artefact
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Artefact. 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 Engineering in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Artefact, 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 Artefact 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 Artefact. 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 Artefact
✨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 Artefact et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
