En un coup d'œil
- Missions: Intégrer et transformer des données pour des usages métiers variés.
- Entreprise: Équipe dynamique spécialisée en Data & AI avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement international et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement stimulant avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez la performance des achats avec vos compétences en data.
- Qualifications: Expérience solide en SQL, Python et gestion de pipelines de données.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Contexte de la mission : Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers :
- Self-service BI : mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier ;
- Dashboards Tableau : visualisation et pilotage de la performance achats ;
- Reporting : production de rapports structurés ;
- Applications Data : développement de solutions applicatives orientées usage métier.
Description de la mission : L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition dans Snowflake, modélisée et testée pour les usages métiers.
Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec :
- Business Data Analysts : Expression et Cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers.
- Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.
Profil candidat : Fort(e) d'une expérience de 8 années, vous êtes en mesure d'intervenir en totale autonomie sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Vous devez être capable de prendre en charge la livraison des pipelines de données de bout en bout.
Compétences techniques requises :
- Maîtrise avancée de SQL ;
- Maîtrise avancée de Python ;
- Expérience sur Snowflake ;
- Maîtrise de dbt (modélisation, transformations, tests) ;
- Expérience avec Airflow (orchestration de pipelines) ;
- Expérience en récupération et ingestion de données multi-sources ;
- Expérience en création et maintenance de pipelines de données ;
- Bonne maîtrise de Gitlab ;
- Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD).
Anglais : le candidat évoluera dans un contexte international et pourra être amené à échanger avec des équipes à l'étranger. De plus, la documentation est à rédiger en anglais.
Data Engineer employeur : bdevit
Rejoindre notre banque de renom en tant que Tech Lead OpenShift / Kubernetes, c'est intégrer une culture d'innovation et d'excellence où votre expertise sera valorisée. Nous offrons des opportunités de croissance professionnelle dans un environnement dynamique, avec des projets de transformation passionnants qui vous permettront de façonner l'avenir des architectures cloud-native. De plus, notre engagement envers le bien-être des employés et la collaboration favorise un cadre de travail stimulant et enrichissant.
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 bdevit
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez bdevit. 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 bdevit, 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 bdevit 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 bdevit. 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 bdevit
✨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 bdevit et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
