En un coup d'œil
- Missions: Développez des pipelines de données scalables et modernisez les plateformes analytiques.
- Entreprise: Astrelya, cabinet de conseil en forte croissance avec une culture humaine forte.
- Avantages: Formations, certifications, projets variés et cadre de travail motivant.
- Autres infos: Engagement RSE fort et opportunités de carrière enrichissantes.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets Data stratégiques.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering, maîtrise de Databricks et Spark/Scala.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 experts passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur.
Votre mission : En tant que Data Engineer Databricks, vous interviendrez sur des projets Data stratégiques visant à moderniser les plateformes analytiques, structurer les environnements Data Lakehouse et accélérer les usages Data & IA. Vous participerez à la conception, au développement et à l’industrialisation de pipelines de données scalables sur Databricks, en vous appuyant sur les meilleures pratiques du Lakehouse, du Delta Lake et du DataOps.
Concrètement, vous allez :
- Participer à la définition de l’architecture de la data platform et du Data Lake / Data Warehouse.
- Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités sur les applications hébergées par les plateformes Data.
- Développer et maintenir des pipelines de données batch & streaming du niveau bronze → silver → gold.
- Garantir la sécurité, la robustesse et la fiabilité des pipelines, en veillant aux enjeux de performance, d’accessibilité et d’intégrité des données.
- Contribuer à l’implémentation d’un Data Lab pour accélérer les usages Data & IA.
- Mettre en place et industrialiser des chaînes CI/CD (Git, GitLab CI, Azure DevOps…).
- Participer aux mises en production et au support en cas d’incident majeur.
- Travailler aux côtés des Data Product Owners, Data Architects, BI & Analytics Engineers.
- Participer aux cérémonies agiles : daily, sprint planning, sprint review, rétrospective.
- Assurer une veille technologique continue sur les nouvelles solutions et tendances Data.
Votre futur environnement technique :
- Traitements distribués & langages : Spark / Scala
- Sécurité & gouvernance : IAM, Alerting, Monitoring, FinOps
Qui êtes-vous ?
Vous disposez d’une expérience confirmée en Data Engineering, idéalement dans un contexte cloud. Vous maîtrisez Databricks, Spark / Scala et les architectures distribuées. Vous connaissez les bonnes pratiques du Lakehouse et du Delta Lake. Vous avez déjà travaillé avec des outils d’orchestration et des pipelines CI/CD. Vous êtes à l’aise avec les enjeux de performance, de sécurité et de gouvernance des données. Vous êtes curieux(se), pragmatique, structuré(e) et capable d’échanger avec des interlocuteurs techniques comme non techniques. Vous avez un bon niveau d’anglais.
Pourquoi nous rejoindre :
- Un terrain de jeu pour progresser : Formations, certifications Databricks, coaching technique, communautés d’expertise (Data, Cloud, DevOps, IA…).
- Un cadre de travail motivant : Projets variés, événements internes, afterworks, ateliers tech, participation à des salons spécialisés.
- Un engagement RSE fort : Ecovadis Gold, signataire de la charte pour la diversité, du Pacte des Nations Unies et mécénat de compétences.
Votre futur process de recrutement :
- Entretien technique Data Engineering
- Entretien final avec un manager
Chez Astrelya, nous construisons des solutions innovantes… mais surtout, nous construisons des parcours humains. Prêt(e) à rejoindre l’aventure ? Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Data Engineer – DATABRICKS (F/H) in Noisy-le-Grand employeur : ASTRELYA
ASTRELYA est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif à Paris et Genève. Avec une forte culture d'apprentissage et de développement personnel, les employés bénéficient de formations continues et d'opportunités de carrière sur mesure. De plus, l'engagement de l'entreprise envers la responsabilité sociale et des activités régulières favorisent un équilibre travail-vie personnelle enrichissant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer – DATABRICKS (F/H) in Noisy-le-Grand
✨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 ASTRELYA
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez ASTRELYA. 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 – DATABRICKS (F/H) in Noisy-le-Grand
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez ASTRELYA, 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 ASTRELYA 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 ASTRELYA. 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 ASTRELYA
✨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 ASTRELYA et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
