En un coup d'œil
- Missions: Développer et maintenir des solutions data analytics innovantes.
- Entreprise: Équipe dynamique axée sur l'agilité et la collaboration.
- Avantages: Salaire compétitif, formation continue et environnement de travail flexible.
- Autres infos: Opportunités de croissance dans un environnement stimulant.
- Pourquoi ce job: Impacte directement les projets stratégiques avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expertise en Google Cloud, SQL, CI/CD et Power BI.
Le salaire estimé est compris entre 54000 - 66000 € par an.
Nous cherchons une expertise en développement et maintenance de solutions data analytics pour renforcer notre équipe.
Le projet implique une participation active aux rituels agiles de l’équipe, garantissant une collaboration fluide et efficace.
Nous avons besoin d’une analyse approfondie des besoins des utilisateurs pour proposer des solutions innovantes qui s’alignent avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Le développement des solutions data, incluant l’alimentation, le stockage, la modélisation et la restitution, est au cœur de ce projet.
La validation de la qualité des développements est cruciale pour assurer la fiabilité et l’efficacité des solutions.
L’amélioration et l’optimisation du patrimoine actuel de l’équipe sont également des priorités, tout comme la maintenance des solutions existantes.
Enfin, nous visons à construire un nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, tout en accompagnant et acculturant les métiers sur les bonnes pratiques de l’exploitation de la Data.
Objectifs et livrables
Nous visons à atteindre les objectifs suivants
- Participer activement aux rituels agiles de l’équipe pour une meilleure collaboration.
- Analyser les besoins des utilisateurs et proposer des solutions innovantes.
- Développer des solutions data robustes et efficaces.
- Valider la qualité des développements pour garantir la fiabilité.
- Améliorer et optimiser le patrimoine actuel de l’équipe.
- Maintenir les solutions existantes pour assurer leur bon fonctionnement.
- Contribuer à la construction du nouveau socle sur Google Cloud.
- Accompagner les métiers sur les bonnes pratiques de l’exploitation de la Data.
- Niveau de compétence
- Google Cloud Platform Confirmé
- SQL Expert
- CI/CD Confirmé
- Power BI Confirmé
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer employeur : Genly Consulting
Genly Consulting est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de chaque projet. Nos employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle grâce à des formations continues et à une culture axée sur l'agilité et la collaboration. Situé dans un cadre stimulant, notre équipe valorise le bien-être et l'épanouissement personnel, faisant de Genly Consulting un lieu idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence dans le domaine de l'analyse de données.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer
✨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 Genly Consulting
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Genly Consulting. 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
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Genly Consulting, 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 Genly Consulting 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 Genly Consulting. 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 Genly Consulting
✨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 Genly Consulting et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
