En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer un datalake stratégique avec des technologies modernes.
- Entreprise: DGTL / Signe +, expert en ressources DATA et BI.
- Avantages: Environnement dynamique, travail collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travail en méthodologie Agile/Scrum avec une forte culture d'amélioration continue.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez des projets de grande envergure.
- Qualifications: Maîtrise de PySpark, Hadoop et compétences en SQL requises.
Le salaire estimé est compris entre 58500 - 71500 € par an.
DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.
Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.
Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants. https://www. dgtl-performance. com
POSTE / MISSIONS
Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre l'équipe de la Direction des Systèmes d'Information au sein d'un grand groupe industriel.
Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance d'un datalake stratégique, en travaillant étroitement avec les équipes de production applicative et Dev Ops pour mettre en œuvre des solutions de traitement de données robustes et performantes.
Votre mission s'inscrit dans un environnement technologique moderne et agile.
Vous participerez à l'évolution continue d'une plateforme données complexe, contribuerez à l'architecture des pipelines ETL et assurerez la qualité et la fiabilité des ingestions de données.
L'environnement de travail est collaborative, dynamique et fondé sur les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (versioning, intégration continue, tests automatisés).
Le datalake traite des volumes de données significatifs et nécessite une expertise technique pointue.
Vous aurez l'occasion de travailler sur des sujets variés : conception de schémas de données, optimisation des performances, debugging en environnement distribué, et exploration de nouvelles technologies pour améliorer la stack existante.
- Responsabilités
- Mettre en œuvre et industrialiser de nouvelles ingestions de données, en respectant les standards de qualité et de performance du datalake
- Concevoir et développer des transformations de données complexes en Py Spark et Hive, optimisées pour les environnements Hadoop
- Maintenir, documenter et faire évoluer les outils et scripts de gestion des pipelines de données (Py Spark, shell scripting Unix/Linux)
- Collaborer avec l'équipe Dev Ops pour l'évolution et l'optimisation de l'infrastructure de la plateforme données
- Rédiger des spécifications techniques détaillées et participer à la validation des livrables avec les parties prenantes
- Identifier et proposer des améliorations technologiques pour maintenir la compétitivité de la plateforme
- Travailler en méthodologie Agile/Scrum, participer aux cérémonies d'équipe et contribuer à l'amélioration continue
- Assurer le debugging et la résolution d'incidents en production, en coordination avec les équipes de support
- PROFIL RECHERCHÉ
- Indispensables
- Maîtrise experte de Py Spark et de la plateforme Hadoop (architecture, écosystème, déploiement)
- Très bonne maîtrise de Python, avec capacité à écrire du code production performant et maintenable
- Très bonne maîtrise de SQL et de Hive, incluant l'optimisation de requêtes et la gestion des tables distribuées
- Solide expérience du shell scripting sous environnement Unix/Linux pour l'automatisation et la gestion des pipelines
- Pratique confirmée de Git, Jenkins et des outils de gestion de projet (Jira ou équivalent)
- Expérience en environnement Agile/Scrum, avec capacité à s'adapter à un rythme de travail itératif
- Très bonne maîtrise de l'anglais, écrit et oral, pour collaborer avec des équipes distribuées
- Capacité à rédiger des spécifications techniques claires, précises et facilement compréhensibles
- Autonomie, proactivité et capacité à résoudre des problèmes complexes de manière indépendante
- Excellent relationnel et forte capacité à travailler en équipe multidisciplinaire
- Fortement Appréciés
- Expérience avec des outils de traitement de données alternatifs ou complémentaires : Alteryx, Indexima, Altair
- Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et de Big Query, ou expérience sur des solutions cloud de big data
- Maîtrise de bibliothèques Python avancées pour les API et l'intégration de systèmes (requests, pandas, pyspark-sql)
- Expérience dans la conception et l'optimisation d'architectures ETL à grande échelle
- Sensibilité aux bonnes pratiques de data governance, de sécurité des données et de qualité
- Curiosité technique et intérêt manifeste pour explorer et évaluer de nouvelles technologies
- Expérience avec des outils de monitoring et de logging en environnement distribué
- AVANTAGES selon profil
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer PySpark (H/F) in Paris employeur : DGTL Performance
DGTL / Signe + se distingue comme un employeur de choix grâce à son engagement envers l'éthique et la proximité avec ses clients, offrant un environnement de travail collaboratif et innovant. En tant qu'AI Engineer Senior, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets stratégiques dans un cadre technologique moderne, tout en bénéficiant de réelles perspectives de développement professionnel et d'une culture d'entreprise axée sur l'amélioration continue et le partage des connaissances.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer PySpark (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 DGTL Performance
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez DGTL Performance. 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 PySpark (H/F) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez DGTL Performance, 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 DGTL Performance 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 DGTL Performance. 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 DGTL Performance
✨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 DGTL Performance et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
