En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données avec Databricks pour des solutions innovantes.
- Entreprise: Entreprise dynamique spécialisée dans les technologies de données.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec de réelles possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe agile et impactez des projets de données à grande échelle.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Missions principales
- Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l’équipe.
- Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels.
- Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc.
- Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l’approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold).
- Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API.
- Contribuer à l’amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations.
Activités
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d’intégration et les flux métiers.
- Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks.
- Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d’indexation, d’optimisation et de gouvernance.
- Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d’exécution.
- Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD.
- Concevoir, développer et maintenir des API pour l’exposition et la consommation des données.
- Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d’alerting.
- Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives.
- Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre.
- Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques de Data Engineering.
Data engineer Databricks in Paris employeur : Hexateam
Hexateam est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et dynamique à Paris. Avec des projets à fort impact, nous valorisons le développement professionnel de nos employés grâce à des formations continues et des opportunités d'évolution. Rejoindre notre équipe, c'est intégrer une société à taille humaine où chaque contribution compte et où l'innovation est au cœur de notre culture.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data engineer Databricks 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 Hexateam
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Hexateam. 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 Databricks in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Hexateam, 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 Hexateam 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 Hexateam. 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 Hexateam
✨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 Hexateam et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
