En un coup d'œil
- Missions: Devenez l'architecte des données et construisez des plateformes data innovantes.
- Entreprise: Entreprise tech dynamique spécialisée dans les solutions data pour divers secteurs.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, développement professionnel et environnement collaboratif.
- Autres infos: Rejoignez une communauté technique active et apprenez des experts du secteur.
- Pourquoi ce job: Impactez des projets de grande envergure avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Diplôme en data, maîtrise de Python et SQL, expérience en orchestration de workflow.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Nos missions : Nous intervenons chez nos clients sur des missions 100% data qui allient des dimensions techniques et stratégiques, où la donnée est le moteur de la performance opérationnelle. En tant que Data Engineer, vous êtes l'architecte qui rend la donnée exploitable. Selon votre profil, vous interviendrez sur la construction de plateformes data robustes (Data Lakehouse) ou sur l'industrialisation de flux complexes destinés à l'IA. Nos clients (Luxe, Retail, Télécom, Banque...) font face à une explosion des volumes et des sources de données. Votre rôle sera de garantir la fluidité, la qualité et la sécurité de ces flux.
Quelques exemples de sujets du moment :
- Migration d'un legacy on-premise vers une architecture Cloud Lakehouse (Snowflake/Databricks).
- Industrialisation de pipelines complexes sur GCP (BigQuery, Dataform) avec une forte culture de l'observabilité (Dynatrace) et du CI/CD.
- Déploiement d'applications, d’API et de services IA (Algorithmes de prédictions ML, agents conversationnels, etc.).
- Audit et refonte de pipelines d’ingestion pour réduire les coûts de calcul et de stockage sur GCP ou AWS.
- Développement de composants Kafka, exposition via API et garantie de la performance des flux temps réel à l'échelle internationale.
L'humain : Nous recherchons des talents :
- Ayant un excellent relationnel pour faire le pont entre les besoins métiers et les contraintes IT,
- Avec la volonté de bâtir des infrastructures scalables et robustes,
- Dotés d’un esprit d’analyse rigoureux,
- Qui accordent une importance capitale à la qualité du code (CI/CD, tests unitaires) et à la documentation technique (Confluence/Jira),
- Curieux des nouvelles tendances (DataOps, IA générative appliquée au code),
- Sensibles aux enjeux RSE pour intégrer des pratiques numériques durables,
- Avec l’envie de transmettre et d’apprendre au sein d’une communauté technique active,
- Maîtrisant l'anglais professionnel pour intervenir dans des contextes internationaux,
- Disposant de quatre années d'expérience minimum sur des sujets d'ingénierie de données.
Les compétences techniques : Vous êtes diplômé(e) d’une formation data à l’université ou en grande école et :
- Maîtrisez parfaitement Python et SQL (analytique et procédural),
- Avez une solide expérience sur un orchestrateur de workflow (Airflow, Prefect ou Dagster),
- Connaissez les outils de transformation moderne comme dbt (Data Build Tool),
- Maîtrisez au moins une solution Cloud (GCP, AWS, Azure ou Snowflake) et ses services managés (BigQuery, Redshift, S3...),
- Maîtrisez le cycle de vie logicielle (GitLab/GitHub, CI/CD, Terraform, Docker),
- En bonus : vous avez déjà manipulé des flux de streaming (Kafka, Pub/Sub), des frameworks d’IA générative (Langchain) ou des outils de Dataviz (Power BI).
Le processus de recrutement : Vous échangerez tout d’abord avec notre Talent acquisition Leader qui vous invitera à passer un premier entretien au téléphone, en visio ou sur site. Un test technique (QCM et cas pratiques) vous sera envoyé par mail. Vous rencontrerez ensuite un consultant senior (manager ou practice leader) idéalement sur site. Des échanges informels avec l’équipe pourront être organisés au besoin pour que vous puissiez en parallèle découvrir votre futur environnement de travail.
Data Engineer H/F - Paris employeur : AVISIA
AVISIA est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation et la créativité sont au cœur de chaque projet. Nos employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle grâce à des missions variées dans des secteurs prestigieux, tout en profitant d'une culture d'entreprise axée sur le partage des connaissances et le développement personnel. Rejoindre AVISIA, c'est intégrer une équipe passionnée qui valorise l'excellence et l'impact des données sur les décisions stratégiques.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer H/F - 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 AVISIA
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez AVISIA. 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 H/F - Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez AVISIA, 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 AVISIA 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 AVISIA. 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 AVISIA
✨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 AVISIA et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
