En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et maintenir des pipelines de données avec Apache Spark et AWS.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique dans un environnement Agile et innovant.
- Avantages: Travail flexible, opportunités de développement professionnel et ambiance collaborative.
- Autres infos: Opportunités de carrière passionnantes dans un secteur en pleine croissance.
- Pourquoi ce job: Impactez la qualité des données tout en développant vos compétences techniques.
- Qualifications: Expérience en Python, SQL et connaissance des outils AWS.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
En tant que Data Engineer, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, de DevOps, de Scrum masters et de Product Owners, travaillant en méthodologie Agile.
- Nos défis : Fiabiliser et industrialiser les flux de données du catalogue de contenus : métadonnées éditoriales, programmes, saisons, droits et disponibilités. Construire des pipelines performants, rejouables et scalables pour fournir des données fraîches et cohérentes.
- Méthode de travail : Agile / Scrum, intégration et déploiements continus, revue de code.
- Environnement technique : Apache Spark, Apache Iceberg, Amazon S3, AWS, Python et/ou Scala, SQL, Git, CI/CD, monitoring et alerting.
Profil candidat :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark.
- Modéliser et faire évoluer les tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en veillant à la performance, à l’évolutivité et à la gouvernance des données.
- Mettre en place des contrôles de qualité : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité des données du catalogue.
- Construire un système résilient : traitements idempotents, reprise sur erreur, retries maîtrisés, gestion des données en retard, rejouabilité et backfill.
- Déployer un monitoring opérationnel avec métriques, logs structurés, dashboards et alertes utiles sur les erreurs, les volumes, la fraîcheur et les temps de traitement.
- Participer aux phases de développement et de tests : unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge.
- Documenter les pipelines, les modèles de données, les procédures d’exploitation et les décisions techniques.
Data Engineer python AWS APACHE employeur : CHARLI GROUP
Rejoindre notre équipe en tant que Développeur / Développeuse web à Paris, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'innovation et la collaboration. Nous offrons un environnement de travail dynamique où les opportunités de croissance personnelle et professionnelle sont au cœur de notre culture. Avec des projets stimulants et un engagement envers le développement durable, vous aurez la chance de contribuer à des solutions significatives tout en évoluant dans un cadre agréable et inspirant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer python AWS APACHE
✨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 CHARLI GROUP
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez CHARLI GROUP. 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 python AWS APACHE
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez CHARLI GROUP, 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 CHARLI GROUP 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 CHARLI GROUP. 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 CHARLI GROUP
✨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 CHARLI GROUP et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
