En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données avec des technologies modernes.
- Entreprise: CITECH, une entreprise innovante spécialisée en Data & AI.
- Avantages: Accompagnement personnalisé et missions ambitieuses pour développer votre expertise.
- Autres infos: Environnement technique moderne avec des opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets concrets en Data.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en Data Engineering, maîtrise de Python et SQL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Présentation de la mission
Vous souhaitez intervenir au cœur d'une plateforme Data et prendre en charge des pipelines de données de bout en bout ? Nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé(e) (H/F) pour rejoindre une équipe Data & AI travaillant sur la construction et l'évolution d'une Data Foundation destinée à alimenter différents usages métiers : BI en self-service, dashboards, reporting et applications Data.
Vous interviendrez notamment pour :
- Concevoir et développer de nouveaux pipelines de données
- Prendre en charge les flux depuis la récupération des sources jusqu'à leur mise à disposition
- Ingérer et structurer les données dans Snowflake
- Modéliser et transformer les données avec dbt
- Développer les traitements nécessaires en Python et SQL
- Orchestrer les pipelines avec Airflow
- Maintenir et faire évoluer les pipelines existants
- Mettre en place les tests nécessaires pour garantir la qualité des données
- Collaborer avec les Business Data Analysts pour traduire les besoins métiers en solutions Data
- Appliquer les bonnes pratiques de développement : clean code, tests, documentation et CI/CD
- Documenter les solutions techniques en anglais
Environnement technique :
- Python
- SQL
- dbt
- Snowflake
- Airflow
- GitLab
- CI/CD
- DataHub
Chez CITECH, vous bénéficiez d'un accompagnement personnalisé et d'une proximité réelle avec nos équipes. Nous privilégions des missions permettant à nos consultants de développer leur expertise et d'intervenir sur des problématiques technologiques ambitieuses.
Profil recherché
Formation : formation supérieure en informatique, Data ou domaine équivalent.
Expérience : vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience professionnelle en Data Engineering et êtes capable de travailler en autonomie sur la livraison de pipelines de données.
Compétences techniques :
- Maîtrise avancée de SQL
- Maîtrise avancée de Python
- Maîtrise de dbt : modélisation, transformations et tests
- Expérience avec Snowflake
- Expérience avec Airflow
- Expérience dans l'ingestion de données provenant de sources multiples
- Solide pratique de la création et de la maintenance de pipelines Data
- Bonne maîtrise de GitLab
- Connaissance des pratiques de tests, documentation, clean code et CI/CD
Un anglais professionnel est nécessaire pour évoluer dans le contexte international et rédiger la documentation technique. Vous êtes autonome, rigoureux(se), à l'aise dans les échanges avec des profils techniques et fonctionnels et capable de prendre la responsabilité d'un pipeline de bout en bout.
Les + du poste :
- Intervention sur une Data Foundation structurante
- Prise en charge end-to-end des pipelines Data
- Stack moderne : Python, SQL, dbt, Snowflake et Airflow
- Usages concrets autour de la BI, du reporting et des applications Data
- Collaboration directe avec Data Engineers et Business Data Analysts
Data Engineer Confirmé - Python / Sql / Dbt employeur : InFreelancing
InFreelancing est un employeur de choix pour les formateurs indépendants, offrant un environnement dynamique et collaboratif au CFA de la CCI des Vosges. Avec un accent sur le développement professionnel, vous aurez l'opportunité de contribuer à des formations innovantes tout en bénéficiant d'une flexibilité dans votre emploi du temps. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une mission enrichissante qui valorise vos compétences et favorise l'épanouissement personnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Confirmé - Python / Sql / Dbt
✨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 InFreelancing
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez InFreelancing. 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 Confirmé - Python / Sql / Dbt
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez InFreelancing, 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 InFreelancing 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 InFreelancing. 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 InFreelancing
✨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 InFreelancing et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
