En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des solutions de données dans un environnement Lakehouse moderne.
- Entreprise: Acteur innovant dans le domaine de l'épargne salariale et de la retraite.
- Avantages: Travail flexible, opportunités de développement professionnel et environnement collaboratif.
- Autres infos: Environnement technique stimulant avec des outils modernes comme Python et Spark.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la transformation digitale avec des technologies avancées.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme décisionnelle au sein d’un acteur de l’épargne salariale et de la retraite, nous recherchons un Data Engineer / Data Architect Senior. La mission s’inscrit dans un programme de transformation visant à faire évoluer une plateforme BI existante vers une architecture moderne de type Lakehouse, tout en garantissant la continuité des services actuellement proposés.
Vous rejoindrez l’équipe Cœur-Data, composée de cinq personnes, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, la MOA et les équipes techniques transverses.
Objectifs de la mission
L’objectif principal sera de concevoir et mettre à disposition des données structurées, fiables et exploitables par l’équipe Marketing. Vous interviendrez notamment sur :
- La définition de l’architecture et de l’organisation du Lakehouse ;
- La conception de solutions de collecte, de stockage et de transformation des données ;
- La migration et la modernisation progressive des traitements existants ;
- L’industrialisation et le suivi des pipelines de données ;
- La mise à disposition de données brutes et transformées pour les usages analytiques et la datavisualisation.
Principales responsabilités
En tant que Data Engineer / Data Architect Senior, vous serez amené à :
- Concevoir l’organisation des données et des flux au sein d’un environnement Lakehouse basé sur S3 ;
- Développer des pipelines de traitement avec Python, Spark et PySpark ;
- Mettre en place et maintenir les traitements d’ingestion et de transformation ;
- Participer à l’ordonnancement des traitements avec Dagster ;
- Contribuer à l’exposition des données via Trino et les outils de datavisualisation ;
- Développer les solutions de collecte et de stockage répondant aux besoins métiers ;
- Mettre en place les tests unitaires et les contrôles nécessaires à la qualité des développements ;
- Assurer le suivi des traitements et identifier les éventuels incidents ou blocages ;
- Rédiger et maintenir la documentation technique ;
- Participer à la recette avec la MOA et les utilisateurs ;
- Estimer les charges et contribuer au suivi de l’avancement du projet ;
- Réaliser des études en collaboration avec les équipes transverses ;
- Participer à l’amélioration continue des processus de développement et d’exploitation.
Environnement technique
Plateforme cible : Python ; Apache Spark / PySpark ; SQL ; Amazon S3 ; Dagster ; Trino ; Git ; Jenkins.
Environnement existant : Informatica ; DAC ; Oracle 19 ; Outils BI et de reporting.
Outils projet : Jira ; Confluence ; Windows 10 avec WSL.
Data Engineer / Data Architect Senior H/F (IT) / Freelance in Paris employeur : LeHibou
Notre client est un employeur de choix dans le secteur du transport et de la logistique, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif. Avec une forte culture d'innovation, l'entreprise favorise le développement professionnel de ses employés grâce à des opportunités de formation continue et à un encadrement de qualité. De plus, la flexibilité du télétravail et l'accent mis sur l'automatisation des processus en font un lieu de travail attrayant pour ceux qui cherchent à contribuer à des projets significatifs tout en équilibrant vie professionnelle et personnelle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer / Data Architect Senior H/F (IT) / Freelance in Paris
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez LeHibou – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer / Data Architect Senior H/F (IT) / Freelance in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à LeHibou. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez LeHibou
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez LeHibou de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à LeHibou en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
