En un coup d'œil
- Missions: Développez des pipelines de données et construisez la plateforme data de demain.
- Entreprise: Néosoft, un groupe innovant en transformation digitale avec une culture collaborative.
- Avantages: Flexibilité de télétravail, formations continues et bien-être au travail.
- Autres infos: Opportunités de croissance et environnement stimulant à Lyon.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le monde des données.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering et maîtrise de Google Cloud Platform.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Groupe indépendant de conseil en transformation digitale de près de 1800 collaborateurs, Néosoft s’est construit, depuis 2005, sur un modèle qui place l’excellence, le dépassement de soi et la RSE au cœur de sa stratégie. En nous rejoignant, vous intégrez des communautés d’experts et de talents qui vous permettent de développer vos compétences et d’offrir à nos clients le meilleur accompagnement possible. Notre savoir-faire s’articule autour de nos 6 domaines d’expertise : Conseil & Agilité, Cybersécurité, Data, DevOps, Infrastructures & Cloud, Software Engineering.
Vous êtes passionné(e) par les données, les pipelines scalables et l’ingénierie cloud ? Nous cherchons des Data Engineers expérimenté(e)s pour rejoindre notre équipe à Lyon et participer à la construction de la plateforme data de demain pour le client.
Profil recherché
- Expérience solide en Data Engineering (3+ ans)
- Maîtrise de Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, etc.
- Expertise avérée avec Apache Spark (PySpark/Scala)
- Connaissance des outils d'orchestration (Airflow, Composer)
- Familiarité avec les architectures data lake/lakehouse
- Bonne maîtrise de Python/SQL
- Esprit d’équipe, curiosité technique et envie d’impacter !
Ce que nous offrons
- Un environnement technique stimulant avec des projets concrets et innovants
- Une équipe dynamique et experte
- Flexibilité (hybride possible)
- Opportunités de croissance et de formation continue
- Un cadre de travail agréable à Lyon (centre-ville ou proche)
Si vous êtes prêt(e) à transformer des données en valeur, votre carrière chez Néosoft commence ici.
Vos avantages
- Formations et développement de l’expertise : Vous disposez de temps alloué et rémunéré en contribuant au développement de votre expertise technique et de celle du groupe (participation à des Tech days, animation d’une conférence à l’interne ou à l’externe, rédaction d’articles, rencontres avec nos candidats en processus de recrutement…)
- Un abonnement illimité LinkedIn Learning offert
- Bien-être au travail : Un accord de télétravail flexible et personnalisable en vigueur depuis 2014
- Un partenariat avec Gymlib qui favorise le sport en entreprise
- Des initiatives locales (afterworks, défis sportifs, team buildings, …)
- Et bien plus encore : Une politique de cooptation attractive rémunérée dès l’arrivée du collaborateur
- En plus de votre salaire : participation, compte épargne temps, actionnariat…
Votre parcours candidat
Notre processus de recrutement se compose de deux étapes clés : Un entretien de recrutement RH avec un Talent Acquisition Specialist pour dresser un bilan de votre parcours professionnel et identifier les trajectoires de carrière possibles au sein de notre groupe, suivi d’un entretien d’évaluation technique pour réaliser un diagnostic de vos compétences techniques.
Nous avons hâte de vous rencontrer ! A bientôt, L’équipe Néosoft.
Data Engineer (H/F) in Lyon employeur : Financial Times
Néosoft est un employeur de choix, offrant à ses collaborateurs un environnement de travail flexible et dynamique au Mans. Avec un fort accent sur la formation continue et le développement professionnel, vous aurez l'opportunité de travailler aux côtés d'une communauté d'ingénieurs passionnés, tout en bénéficiant d'une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'innovation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer (H/F) in Lyon
✨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 Financial Times
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Financial Times. 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 (H/F) in Lyon
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Financial Times, 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 Financial Times 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 Financial Times. 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 Financial Times
✨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 Financial Times et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
