En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données avec dbt, Airflow et Python.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans les solutions Data.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement collaboratif avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la qualité des données.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering, maîtrise de dbt, Airflow et Python.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de notre plateforme Data, nous recherchons un
Data Engineer confirmé disposant d’une solide expérience en environnement de production.
Vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des pipelines de données, avec un rôle central autour de dbt, Airflow, Python et SQL , au sein d’une architecture
Lakehouse organisée en couches Bronze, Silver et Gold.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les architectes Data, les équipes métiers et les équipes BI , afin de mettre à disposition des données fiables, documentées et facilement exploitables.
- Missions principales
- Concevoir, développer et maintenir les flux de transformation de données avec dbt .
- Développer et maintenir les
DAGs Airflow pour orchestrer les traitements de données.
- Développer en
Python les traitements d’ingestion, de préparation et de contrôle des données.
- Contribuer à la mise en place et à l’évolution des différentes couches de la plateforme
Lakehouse : Bronze, Silver et Gold .
- Fiabiliser et industrialiser les traitements grâce à la mise en place de :
- tests de qualité des données ;
- contrôles et mécanismes de reprise ;
- optimisations des traitements ;
- supervision et suivi des exécutions.
- Documenter les modèles, traitements et flux de données.
- Contribuer au catalogage et à la gestion des métadonnées dans Open Metadata .
- Préparer et structurer les jeux de données destinés aux usages métiers et au reporting, notamment pour
Power BI, Metabase et Super Set .
- Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement, de déploiement et d’exploitation de la plateforme Data.
- Compétences techniques
- dbt
: très bonne maîtrise des modèles, macros, tests, documentation et traitements incrémentaux.
Apache Airflow
: très bonne maîtrise des DAGs, de la planification, des dépendances, de la supervision et des mécanismes de reprise.
Python
: maîtrise pour le développement de pipelines d’ingestion et de préparation des données.
SQL
: maîtrise pour l’analyse, la transformation et l’optimisation des données.
Git / CI-CD
: maîtrise des pratiques de versioning, revue de code et intégration/déploiement continu.
- Architecture Data
- Expérience des architectures
- Lakehouse et des modèles en couches
Bronze / Silver / Gold .
- Expérience avec
Starburst / Trino .
- Bonne compréhension des formats de tables et catalogues Iceberg .
- Notions d’ Open Metadata
: catalogage, gestion des métadonnées et traçabilité / lineage des données.
• Connaissance des outils de restitution et de reporting tels que
- Connaissance métier
- Une connaissance des métiers de l’assurance et/ou du courtage constitue un atout.
- Profil recherché
- Data Engineer confirmé , avec idéalement
5 ans ou plus d’expérience en Data Engineering.
- Expérience significative de dbt et Airflow en environnement de production .
- Solide culture de la qualité logicielle et de l’industrialisation des traitements Data.
- Rigueur et autonomie dans la conception de traitements fiables, performants et maintenables.
- Capacité à travailler dans un environnement collaboratif et transverse.
- À l’aise dans les échanges avec les architectes Data, équipes métiers et équipes BI .
- Capacité à documenter les travaux réalisés et à partager les bonnes pratiques.
Français courant .
Anglais professionnel .
Livrables attendus
Modèles et flux dbt testés, documentés et prêts pour la mise en production.
DAGs Airflow robustes, testés, documentés et supervisables.
Scripts et traitements Python dédiés à l’ingestion et à la préparation des données.
- Jeux de données structurés et qualifiés pour les différentes couches du
Lakehouse .
- Jeux de données prêts à être exploités par les équipes
BI et métiers .
- Documentation technique des modèles, traitements et flux de données.
- Contributions au catalogue de données et aux métadonnées dans Open Metadata .
- Mise en place de contrôles permettant de garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données .
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer DBT, Airflow et Python in Paris employeur : Jems Group
Rejoindre notre entreprise, c'est intégrer un leader européen dans le domaine de la donnée, où l'innovation et la durabilité sont au cœur de nos valeurs. Nous offrons un environnement de travail collaboratif et dynamique, propice à l'épanouissement professionnel, avec des opportunités de formation continue et de développement personnel. Situés dans une région stratégique, nous favorisons une culture d'entreprise inclusive qui valorise chaque contribution, tout en permettant à nos employés de travailler sur des projets à fort impact dans divers secteurs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer DBT, Airflow et Python in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Jems Group!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Jems Group.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Jems Group.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Jems Group, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer DBT, Airflow et Python in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Jems Group, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Jems Group s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Jems Group
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
