En un coup d'œil
- Missions: Transformez des besoins métiers en modèles de données fiables et visualisations impactantes.
- Entreprise: Groupe Santiane, leader innovant en assurance santé et prévoyance.
- Avantages: Salaire compétitif, tickets restaurant, mutuelle, télétravail et prime de participation.
- Autres infos: Environnement agile avec opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et contribuez à des projets data innovants.
- Qualifications: Expertise en SQL et Python, expérience en gestion d'équipe souhaitée.
Le salaire estimé est compris entre 60000 - 60000 € par an.
Le Groupe Santiane, appartenant au Groupe Kereis acteur majeur de l'emprunteur, est un courtier grossiste de référence en assurance santé, prévoyance, emprunteur, obsèques et IARD.
Courtier multi-canal et multi-spécialiste, nous combinons performance commerciale, excellence opérationnelle et innovation digitale pour générer une croissance rentable et accompagner la diversification de nos lignes de business.
Notre modèle hybride — entre courtage B2B2C et distribution directe B2C — nous permet d’innover et de transformer nos pratiques pour toujours mieux servir nos clients.
Derrière le Groupe Santiane, ce sont plus de 250 talents, répartis entre Nice, Paris et Reims, qui innovent chaque jour dans un environnement agile, collaboratif et en constante évolution.
Vous prenez en charge toute la chaîne de la donnée de la source à la visualisation (SQL, transformations, contrôles, revues, livraison).
Référent technique des ingénieurs data et rattaché hiérarchiquement au Responsable Data, avec qui vous participez aux différents choix, vous couvrez toute la chaîne de la donnée, de la source jusqu’à la visualisation : SQL, transformations, contrôles, relecture du travail des autres, livraison.
Vous définissez les bonnes pratiques de modélisation, animez les revues de code SQL, veillez à la qualité et participez aux choix d’architecture avec le Responsable Data, dont l’équipe reste hiérarchiquement dépendante.
Olympus, notre produit data, lit vos tables à travers une couche sémantique : un catalogue qui décrit chaque indicateur une seule fois, de façon claire.
Vous garantissez ce contrat (niveau de détail des données, définitions, fraîcheur) et vous intervenez sur le produit quand le sujet l'exige.
- Vos Missions Principales Sont Les Suivantes
- Porter un sujet data de A à Z : transformer un besoin métier (production, chute, précompte, gestion, finance…) en modèle de données, pipeline et table fiable.
- Fiabiliser le parcours des données : contrats de schéma, synchronisation, suivi, chasse aux écarts (calculs, fuseaux horaires, jointures).
- Aligner les KPI de Santiane et Kereis : définitions communes (brut, net, chute, production emprunteur), intégration de nouvelles sources (outils de gestion, flux EDI partenaires) avec historique, et cloisonnement strict entre entités.
- Faire progresser l’équipe : animer les revues SQL, fixer les standards de pipeline, accompagner les juniors.
- Remettre le chiffre en question : maîtriser les indicateurs (productivité, précompte, sinistralité, attribution) pour détecter un résultat faux.
- Livrer la visualisation : construire la vue Olympus (tableau de bord, suivi, alerte) pour que le métier consulte un écran, pas un export.
Vous êtes un profil data senior, technique et autonome. Vous codez encore et vous n'êtes pas spécialiste d'un seul outil.
Vous n'avez jamais utilisé Dataiku ou Apache Doris ?
Ce n'est pas un problème : si vous maîtrisez des outils équivalents, vous prendrez en main notre environnement technique en quelques semaines.
Nous recrutons un niveau, pas une liste d'outil.
- Indispensable
- Excellent SQL : jointures, fenêtres, agrégats, qualité de donnée. C'est le cœur du métier.
- Python solide : pipelines, contrôles, et le code qui sert une visualisation.
- Pipelines industrialisés avec un outil d'ETL ou d'orchestration (Dataiku DSS, dbt, Airflow, Dagster ou équivalent).
Vous avez mis des flux en production, pas seulement lancé des notebooks.
- Autonomie : vous cadrez le sujet, posez les bonnes questions et livrez sans qu'on ait besoin de vous relancer.
- Expérience de référent technique/manager
- Un plus
- Une expérience d'un moteur analytique (OLAP), c'est-à-dire une base conçue pour analyser de gros volumes : Doris, Star Rocks, Click House, Trino, Snowflake, Big Query.
- Une expérience en assurance, courtage ou finance.
- Une expérience de convergence de systèmes d'information : réconciliation de référentiels, double run ().
- Git, CI (intégration continue) et gestion des environnements.
- Vous êtes à l'aise avec les assistants de code IA (Cursor ou équivalent) pour aller plus vite, sans leur déléguer votre jugement.
- Rémunération et avantages
- Rémunération
- A partir de 60 000 euros bruts par an selon profil
- Prime de participation
- Avantages
- Tickets restaurant d'une valeur de 11 euros pris en charge à 59% par l’employeur
- Mutuelle de groupe (formule de base offerte pour le collaborateur)
- Prise en charge à 100% des frais de transport en commun
- Possibilité de faire du télétravail
- Compte épargne temps
Cette opportunité est également accessible aux personnes en situation de handicap.
#J-18808-Ljbffr
Lead Data Engineer H/F in Paris employeur : Groupe Santiane
Le Groupe Santiane est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif à Nice, Paris et Reims. Avec une forte culture d'innovation et d'apprentissage, les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle tout en participant à une mission qui place l'humain au cœur de l'assurance. Les avantages tels que la rémunération compétitive, les primes, et la prise en charge des frais de transport font de cette entreprise un lieu où il fait bon travailler.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data Engineer 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 Groupe Santiane
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Groupe Santiane. 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 Lead Data Engineer H/F in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Groupe Santiane, 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 Groupe Santiane 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 Groupe Santiane. 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 Groupe Santiane
✨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 Groupe Santiane et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
