En un coup d'œil
- Missions: Conçois et développe des pipelines de données en Python et Spark pour des projets IA innovants.
- Entreprise: INOCO, une entreprise dynamique qui accompagne des grands comptes et start-ups sur des projets IA.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Ambiance dynamique avec des opportunités de croissance de carrière et d'apprentissage.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe passionnée et impacte des projets IA à grande échelle.
- Qualifications: Expérience en développement logiciel et compétences en data engineering requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
INOCO accompagne ses clients, grands comptes (banque, assurance, énergie, industrie) et start-ups, sur leurs projets IA les plus structurants. On parle de plateformes agentiques en production, d’architectures RAG à l’échelle, de systèmes multi-agents qui servent des dizaines de milliers d’utilisateurs internes.
On cherche un Data Engineer pour porter ces sujets côté client, dans des squads mixtes INOCO + équipes internes.
Ce que tu feras côté mission client :
- Conception et développement des pipelines de données en Python et Spark : ingestion multi-sources (bases, API, fichiers, flux), transformations à grande échelle, modélisation en couches (bronze, silver, gold).
- Orchestration des traitements avec Airflow : écriture des DAG, gestion des dépendances, des reprises sur erreur et des backfills.
- Fiabilité et performance : optimisation des jobs Spark, contrôles qualité, monitoring, gestion du run en production, sécurité et conformité des données.
- Industrialisation : tests, CI/CD, conteneurisation, déploiement sur l’infrastructure cloud du client.
- Travail en squad avec les data scientists, AI Engineers, Ops et équipes métier pour traduire leurs besoins en jeux de données exploitables.
Ce que tu feras en interne chez INOCO :
- Contribuer à structurer le pôle d’expertise Data : définir les standards, les bonnes pratiques et les architectures de référence (pipelines, orchestration, qualité, modélisation) sur lesquels la communauté INOCO s’aligne.
- Faire monter en compétences les consultants intéressés par la data engineering : sessions techniques, code reviews croisées, accompagnement sur leurs missions.
- Veille active sur l’écosystème (Spark, Airflow, dbt, Delta Lake, Iceberg, Databricks, outils de data quality et d’observabilité) et diffusion auprès de la communauté.
- Pré-vente : appui aux ingénieurs d’affaires sur les sujets data complexes, contribution aux réponses techniques et aux chiffrages.
- Animation : meet-ups, conférences, INOCODAY, projets internes. Tu peux porter les sujets qui te tiennent à cœur.
La stack typique :
- Python (niveau expert attendu), SQL avancé, Scala ou Java apprécié.
- Data : Spark (PySpark, Spark SQL), Airflow, dbt, Kafka, formats Parquet, Delta Lake ou Iceberg.
- Plateformes : Databricks, Snowflake, BigQuery ou Synapse selon le contexte client.
- Cloud : Azure, GCP ou AWS selon le contexte client.
- Infra : Kubernetes (souvent OpenShift en grand compte), Docker, Terraform, CI/CD, OTEL, Dynatrace.
- Qualité et gouvernance : Great Expectations, lineage (OpenLineage, Unity Catalog), catalogage.
- Patterns : architecture médaillon, batch et streaming, EDA, CDC, data mesh.
12 ans+ d’expérience en développement logiciel, dont une expérience significative en tant que Lead Tech ou Staff Engineer. Projets IA / GenAI / agentique en production (pas du POC). À l’aise pour arbitrer en autonomie dans un environnement Agile exigeant. Français + anglais courants à l’écrit et à l’oral (réunions client, doc technique).
Data Enginner Python / Spark / Airflow j F/H in Paris employeur : INOCO
INOCO est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif où l'innovation et la croissance personnelle sont au cœur de notre culture. En tant que consultant senior en infra et DevOps, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets IT d'envergure tout en encadrant des consultants juniors, favorisant ainsi le développement de vos compétences. Situé dans un cadre dynamique, INOCO valorise l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle, tout en proposant des formations continues et des perspectives d'évolution de carrière.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Enginner Python / Spark / Airflow j F/H 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 INOCO
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez INOCO. 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 Enginner Python / Spark / Airflow j F/H in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez INOCO, 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 INOCO 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 INOCO. 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 INOCO
✨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 INOCO et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
