En un coup d'œil
- Missions: Développe et maintiens des pipelines de données en Python tout en garantissant leur qualité.
- Entreprise: Rejoins une équipe dynamique dans le secteur de l'énergie avec un fort esprit d'équipe.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement de travail collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Possibilité de travailler sur des technologies modernes comme Kubernetes.
- Pourquoi ce job: Impacte directement la fiabilité des données et travaille sur des projets innovants.
- Qualifications: Expérience en développement Python et maîtrise de SQL requises.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Nous recherchons un(e) Lead Data Engineer pour prendre en charge notre équipe data et garantir la fiabilité, la qualité et la disponibilité des données utilisées dans nos systèmes. Dans un contexte de petite équipe, ce rôle est très opérationnel et technique, avec une forte implication dans le développement au quotidien.
Tu seras responsable du bon fonctionnement des pipelines de données et de leur qualité, tout en pilotant les priorités de l’équipe. Tu travailleras en étroite collaboration avec l’équipe applicative (consommatrice des données), les équipes métiers (énergéticiens) ainsi que le Lead Tech.
Ton rôle s’articule autour de trois axes principaux :
- Développement et maintenance des pipelines de données (axe central)
- Développer et maintenir des pipelines de données en Python
- Assurer leur bon fonctionnement (exécution, monitoring, debug) et améliorer leur robustesse et leur fiabilité
- Participer à l’évolution progressive de l’infrastructure (migration vers Kubernetes, amélioration CI/CD)
- Qualité des données & support aux équipes métiers
- Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données
- Traiter les demandes et incidents liés aux données (via Jira)
- Investiguer et résoudre des problèmes complexes en lien avec les équipes métiers
- Pilotage de l’équipe data
- Assurer le bon fonctionnement des sujets data
- Organiser et prioriser le travail d'un data engineer junior, en collaboration avec le Lead Tech sur les décisions importantes
De formation ingénieur avec une base solide en physique ou une expérience dans le domaine de l'énergie, tu as également une solide expérience en développement Python (2 à 3 ans) et une bonne maîtrise de SQL. Tu es à l'aise avec le debugging, les environnements de production et les systèmes existants et as une bonne capacité à comprendre et maintenir des pipelines de données complexes. Tu fais preuve de rigueur, du sens du détail et des responsabilités, et sais communiquer aussi bien avec les équipes techniques que les équipes métier.
Ingénieur(e) data confirmé(e) employeur : EFICIA
Rejoindre notre équipe en tant qu'Ingénieur(e) Data Confirmé(e) signifie intégrer une entreprise qui valorise l'innovation et la collaboration. Nous offrons un environnement de travail dynamique où chaque membre a l'opportunité de contribuer directement à des projets significatifs, tout en bénéficiant d'un soutien pour le développement professionnel et personnel. Située dans un cadre stimulant, notre culture d'entreprise favorise l'échange d'idées et l'autonomie, garantissant ainsi une expérience enrichissante et épanouissante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur(e) data confirmé(e)
✨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 EFICIA
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez EFICIA. 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 Ingénieur(e) data confirmé(e)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez EFICIA, 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 EFICIA 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 EFICIA. 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 EFICIA
✨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 EFICIA et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
