En un coup d'œil
- Missions: Implémente des pipelines de données sur AWS et crée des tableaux de bord innovants.
- Entreprise: Data Reply, une filiale dynamique du groupe Reply spécialisée en analyse avancée.
- Avantages: Projets variés, programme de certifications financé et évolution de carrière structurée.
- Autres infos: Participe à des Hackathons et afterworks réguliers dans un environnement collaboratif.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe soudée et impacte des projets cloud pour des clients renommés.
- Qualifications: 5 à 8 ans d'expérience en Data Engineering et maîtrise de l'anglais et du français.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Data Reply est une filiale du groupe Reply offrant une large gamme de services d'analyse avancée et de données alimentées par l'IA.
Nous opérons dans différents secteurs et fonctions commerciales, en travaillant directement avec des professionnels de haut niveau et des directeurs généraux pour leur permettre d'obtenir des résultats significatifs grâce à une utilisation efficace des données.
- Implémenter de nouveaux cas d’usage et de pipelines de données sur AWS.
- Cartographier les sources et flux de données dans des environnements cloud.
- Développer et industrialiser les traitements de données.
- Créer des tableaux de bord et outils de reporting selon les bonnes pratiques.
- Effectuer des tests unitaires et des tests d’intégration.
- Participer à des événements internes et externes (Hackathons, AWS Summit...).
- Soutenir les team leaders dans le développement des offres packagées.
Les avantages
- Des projets cloud variés pour des clients de renom, en France et à l’international.
- Un programme de certifications financé et intégré à vos objectifs, avec primes à la clé.
- Une évolution de carrière structurée vers des responsabilités techniques ou managériales.
- Une équipe soudée et des afterworks réguliers.
- L’opportunité de participer à des Hackathons, Challenges ou Lab Camps.
- Entre 5 et 8 ans d’expérience en tant que Data Engineer, avec une solution en production sur AWS.
- Master dans la data ou l’informatique, issu d’une école d’ingénieur ou université reconnue.
- Maîtrise de l’anglais et du français requise.
- Expérience d’au moins un ETL (Glue, DBT, Airbyte…).
- Connaissance de technologies temps réel (Kafka, Kinesis, Confluent, Databricks) appréciée.
- Envie de former des consultants juniors ou de lancer des projets chez de nouveaux clients.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer AWS ( H/F) in Paris employeur : Data Reply FR
Rejoindre notre équipe en tant que Lead Run Team H/F, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'innovation et l'excellence opérationnelle. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où le développement professionnel est encouragé grâce à des formations continues et des opportunités de progression de carrière. Située dans un cadre dynamique, notre culture d'entreprise favorise la communication ouverte et le partage des connaissances, garantissant ainsi une expérience enrichissante pour tous nos employés.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Engineer AWS ( H/F) in 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 Data Reply FR
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Data Reply FR. 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 Senior Data Engineer AWS ( H/F) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Data Reply FR, 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 Data Reply FR 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 Data Reply FR. 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 Data Reply FR
✨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 Data Reply FR et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
