En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données robustes pour des projets innovants.
- Entreprise: Deloitte France, leader en Data et Intelligence Artificielle.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez sur des technologies de pointe comme AWS, GCP et Databricks.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe pluridisciplinaire et impactez la transformation digitale des entreprises.
- Qualifications: 3 ans d'expérience en Data Engineering et maîtrise de Python, SQL et Cloud.
Le salaire estimé est compris entre 57150 - 69850 € par an.
L'univers de la Data et de l'Intelligence Artificielle connaît une transformation majeure, portée par l'essor du Cloud, des plateformes Data modernes et de l'IA générative. Dans ce contexte, la capacité des entreprises à disposer de données fiables, accessibles, sécurisées et exploitables à grande échelle constitue plus que jamais un enjeu stratégique.
Rejoindre Deloitte France en tant que Data Engineer confirmé vous offre l'opportunité de jouer un rôle clé dans la conception, la construction et l'industrialisation de plateformes et produits Data au service de programmes de transformation d'envergure. Vous travaillerez au sein d'équipes pluridisciplinaires, en collaboration avec des experts Data, Cloud, IA et métiers, afin d'accompagner nos clients dans la modernisation de leurs architectures Data et la valorisation de leurs données.
Vous contribuerez à définir et mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de Data Engineering, architecture Data, qualité, industrialisation et Cloud, notamment autour des principaux environnements du marché tels que AWS, GCP, Microsoft Azure, Databricks et Snowflake.
Responsabilités :
- Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables, depuis l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données.
- Participer à la conception et à l'industrialisation de plateformes Data modernes dans des environnements Cloud.
- Développer et optimiser les traitements de données batch et streaming afin de répondre aux enjeux de performance, de fiabilité et de volumétrie.
- Contribuer aux choix d'architecture et de technologies Data, en collaboration avec les Data Architects, Cloud Architects et équipes métiers.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de Data Engineering et DataOps, notamment en matière d'automatisation, CI/CD, monitoring et déploiement.
- Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données, ainsi que le respect des standards d'architecture et de développement.
- Contribuer à la mise à disposition de données fiables pour les usages Analytics, BI, Data Science et IA générative.
- Capitaliser sur les développements réalisés et contribuer à la création d'assets techniques réutilisables au sein des équipes.
- Participer à la veille technologique autour des architectures Data modernes, du Cloud, de Databricks, Snowflake et des nouvelles pratiques de Data Engineering.
Profil recherché :
- 3 ans d'expérience minimum en Data Engineering, idéalement en conseil ou sur des projets Data complexes.
- Formation Bac+5 en informatique, Data ou domaine scientifique.
- Maîtrise de Python, SQL, Spark/PySpark et des environnements Cloud Azure, AWS ou GCP.
- Bonne connaissance des architectures Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse et ETL/ELT.
- Expérience sur Databricks et/ou Snowflake.
- Maîtrise de la conception et de l'optimisation de pipelines de données.
- Connaissance des pratiques DataOps/DevOps, CI/CD, Git et Docker.
- Sensibilité aux enjeux de qualité, gouvernance et sécurité des données.
- Bonnes capacités de communication, collaboration et résolution de problèmes.
Location: Paris La Défense
Type: Full time
Data Engineer Confirmé F/H in Paris employeur : Deloitte
Deloitte est un employeur de choix à Strasbourg, offrant un environnement de travail dynamique et inclusif où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant qu'auditeur junior analyste, vous bénéficierez de programmes de formation continue pour développer vos compétences tout en travaillant aux côtés d'experts de divers domaines, ce qui vous permettra d'évoluer rapidement dans votre carrière. Rejoindre Deloitte, c'est s'engager dans une mission significative qui contribue à la performance durable des entreprises, tout en profitant d'un management de proximité et d'opportunités de croissance personnelle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Confirmé F/H in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Deloitte!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Deloitte.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Deloitte.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Deloitte, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer Confirmé F/H in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Deloitte, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Deloitte s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Deloitte
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
