En un coup d'œil
- Missions: Implémente des processus d'ingestion de données et développe des pipelines de données.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans le cloud et les données.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement agile avec de réelles possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe dynamique et impacte des projets de données passionnants.
- Qualifications: Expérience en GCP, BigQuery, Python et SQL requise.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Context
This mission is part of the Data Ops project.
The Data Engineer will work closely with the application production/Dev Ops teams to technically implement business requests and develop the Data platform.
- Main Responsibilities
- Implement new data ingestion processes.
- Perform data preparation and transformation operations.
- Maintain and develop data pipelines.
- Participate in the technical evolution of the platform.
- Formalize and submit change requests to the Dev Ops team.
- Contribute to the maintenance and improvement of existing data solutions.
- Write clear and precise technical specifications. Essential Skills
: Excellent command of
- GCP – Google Cloud Platform
- Big Query
- Cloud Storage
- SQL
- Object-oriented Python
- Pandas and/or Dask
- Bash scripting
- Git.
Experience in an Agile/Scrum environment is also expected.
Professional English, both written and spoken, is essential .
Preferred/Differentiating Skills
The following technologies are additional assets
Cloud Functions – SAS – Alteryx – XLD/XLR – Control-M – Hadoop – Spark. We are looking for a Data Engineer with ideally 3 to 6 years of experience, possessing particularly strong expertise in the GCP/Big Query/Python/SQL ecosystem.
The candidate must be highly operational in data development and processing and able to thrive in a dynamic technical environment.
The client is also seeking a consultant who demonstrates autonomy, initiative, strong analytical and problem-solving skills, excellent interpersonal skills, and a genuine ability to work effectively in a team.
Technical curiosity and a proactive approach are highly valued.
Application: CV + cover letter + copies of diplomas to be sent to contact@keoni. fr #J-18808-Ljbffr
Data Engineer GCP – DataOps Project in Paris employeur : Keoni
Rejoindre notre entreprise en tant que Chef de Projet IT, c'est intégrer une culture d'innovation et de collaboration au cœur de notre équipe dynamique. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, un environnement de travail stimulant à proximité de centres technologiques majeurs, ainsi que des avantages compétitifs qui favorisent l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Ici, chaque projet est une occasion de grandir et de contribuer à des initiatives techniques d'envergure.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer GCP – DataOps Project 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 Keoni
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Keoni. 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 GCP – DataOps Project in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Keoni, 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 Keoni 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 Keoni. 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 Keoni
✨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 Keoni et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
