En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et maintenir des pipelines de données tout en optimisant l'architecture Data Engineering.
- Entreprise: CoperBee, une société innovante et collaborative dans le secteur IT.
- Avantages: Environnement dynamique, autonomie, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Poste ouvert aux personnes en situation de handicap.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe où chaque idée compte et transforme les rêves en code.
- Qualifications: Minimum 3 ans d'expérience en Data Engineering et compétences analytiques.
Le salaire estimé est compris entre 45000 - 55000 € par an.
Expérience professionnelle minimum 3 ans d'expérience.
Bienvenue dans notre univers IT où l'innovation est notre moteur quotidien, la convivialité est notre langage commun, et où ensemble, nous façonnons l'avenir technologique pour offrir une expérience exceptionnelle à nos clients. Rejoins une équipe où chaque idée compte et où l'humain est au cœur de notre succès.
Nous recherchons un Data Engineer confirmé (H/F).
CoperBee, fondée en 2011, est une société de services innovante, basée sur un modèle collaboratif et horizontal qui regroupe des femmes et des hommes experts IT. Nous sommes experts en transformation digitale. Nous accompagnons nos clients, quel que soit leur domaine métier, dans leurs projets d’innovation, de conception ou d’optimisation de leur Système d’Information.
Dans le cadre d’une création de poste, CoperBee accompagne l’un de ses clients finaux dans le renforcement de ses capacités data et recherche un(e) Data Engineer autonome, orienté(e) analytique et Big Data.
Contexte de la mission :
- Vous interviendrez dans un environnement en pleine structuration de la chaîne data, avec un rôle clé dans la mise en place et l’évolution de l’architecture Data Engineering.
- Le poste requiert une forte autonomie, le/la Data Engineer étant référent(e) data sur le périmètre, sans encadrement direct.
- La mission est fortement orientée analyse de données, avec une bascule progressive vers Snowflake et une exploitation des données à destination des équipes métiers via des outils de BI.
Tâches :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL).
- Mettre en place et optimiser l’architecture Data Engineering orientée analytique.
- Implémenter et structurer les données dans Snowflake.
- Alimenter les outils de Business Intelligence, notamment Power BI.
- Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données.
- Travailler en lien avec les équipes métiers pour comprendre les besoins analytiques.
- Participer aux choix techniques et aux bonnes pratiques data.
Environnement technique :
- Data Engineering : ETL / pipelines de données.
- Approche orientée analyse de données / Big Data.
Profil recherché :
- Minimum 3 ans d’expérience en Data Engineering ou domaine équivalent.
- Forte orientation analytique et bonne compréhension des enjeux métier.
- Expérience sur des projets ETL et d’architecture data.
- Connaissance ou expérience de Snowflake appréciée.
- Expérience avec des outils de BI, idéalement Power BI.
- Grande autonomie, sens des responsabilités et capacité à structurer un périmètre.
- Bon relationnel et capacité à échanger avec des profils non techniques.
Chez CoperBee, nos postes sont ouverts aux personnes en situation d'handicap.
Data Engineer Confirmé employeur : CoperBee
COPERBEE est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif à Toulouse, où l'innovation et la cybersécurité sont au cœur de nos projets. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés en leur offrant des opportunités de formation continue et un cadre de travail stimulant qui favorise la créativité et l'engagement. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des projets d'envergure tout en bénéficiant d'une culture d'entreprise axée sur le bien-être et la réussite collective.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Confirmé
✨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 CoperBee
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez CoperBee. 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 Confirmé
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez CoperBee, 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 CoperBee 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 CoperBee. 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 CoperBee
✨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 CoperBee et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
