En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des architectures data modernes pour des projets analytiques et IA.
- Entreprise: Collectif d’expertise .LOUD Technology avec une culture humaine et collaborative.
- Avantages: Rémunération compétitive, environnement de travail flexible et formation continue.
- Autres infos: Projets variés et stimulants avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez des projets innovants pour des clients grands comptes.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données, maîtrise de Python et SQL, et connaissance des plateformes cloud.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Dans le cadre de notre développement au sein du collectif d’expertise .
LOUD Technology, nous recherchons un profil Data Engineer confirmé ou senior pour concevoir et déployer des architectures data modernes au service des besoins analytiques et IA de nos clients.
- Missions principales
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables.
- Mettre en place des architectures Data Lakehouse sur les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure).
- Développer des transformations de données avec Spark, dbt et les outils modernes de la stack data.
- Orchestrer les workflows de données avec Airflow, Dagster ou Prefect.
- Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données (data quality, lineage).
- Optimiser les performances des traitements et les coûts d’infrastructure.
- Collaborer avec les Data Scientists et Data Analysts pour comprendre leurs besoins.
- Participer à la définition des standards et bonnes pratiques data de l’équipe.
- Accompagner nos clients dans leur transformation data et la modernisation de leurs architectures.
- Votre profil
- Diplômé(e) en informatique ou data engineering, vous disposez d’au moins 3 ans d’expérience en ingénierie des données.
- Excellente maîtrise de Python et SQL pour le traitement de données.
- Solide expérience avec Apache Spark (Py Spark, Spark SQL).
- Maîtrise d’au moins un orchestrateur (Airflow, Dagster, Prefect).
- Bonne connaissance d’au moins une plateforme cloud (AWS, GCP, Azure) et de ses services data.
- Expérience avec les outils de transformation (dbt) et les formats modernes (Parquet, Delta Lake, Iceberg).
- Une maîtrise de l’anglais (B2-C1) est souhaitée pour le travail avec l’ensemble de nos clients.
- Apprécié
: Certification cloud data (AWS Data Analytics, GCP Data Engineer, Azure Data Engineer).
Apprécié
: Expérience avec Kafka, Kinesis ou autres technologies de streaming.
Apprécié
: Connaissance des outils de data quality (Great Expectations, Soda).
- Types de projets
- Conception et déploiement d’architectures Data Lakehouse sur le cloud.
- Création de pipelines ETL/ELT pour l’alimentation de data warehouses.
- Migration de données depuis des systèmes legacy vers des plateformes modernes.
- Mise en place de plateformes de données temps réel (streaming).
- Développement de data products pour des cas d’usage analytiques et IA.
- Optimisation des coûts et des performances des infrastructures data.
- Ce que nous offrons
Rémunération
Confirmé (3-5 ans) : 45-55k€ / Senior (5+ ans) : 55-70k€ brut annuel, selon profil, expérience et expertise.
- Un environnement de travail flexible : hybride avec présence à Bordeaux (Halle Héméra).
- Des projets variés et stimulants auprès de clients grands comptes (Paris, Toulouse, Bordeaux).
- Une culture centrée sur l’humain : formation continue, certifications financées, montée en compétences.
- Une équipe à taille humaine avec une approche pragmatique et orientée valeur.
- Processus de recrutement
Réponse
Retour sur votre candidature sous 5 jours ouvrés.
Entretiens
Un premier échange téléphonique suivi d’un entretien technique.
Nous nous engageons à répondre à toutes les candidatures, qu’elles soient retenues ou non.
Sécurisez les infrastructures cloud de nos clients et accompagnez-les dans leur conformité et leur stratégie de cybersécurité.
Ingénieur Dev Ops – Confirmé/Senior (H/F)
Rejoignez notre équipe Infrastructure & Cloud pour concevoir et déployer des infrastructures scalables sur AWS.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer – Confirmé/Senior (H/F) in Bordeaux employeur : Loud Technology
Rejoindre notre équipe en tant qu'Expert Sécurité Cloud, c'est intégrer un environnement de travail flexible et humain, basé à Bordeaux. Nous offrons des projets variés auprès de clients grands comptes, avec un fort accent sur la formation continue et le développement des compétences, garantissant ainsi une évolution professionnelle enrichissante dans le domaine de la cybersécurité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer – Confirmé/Senior (H/F) in Bordeaux
✨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 Loud Technology
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Loud Technology. 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/Senior (H/F) in Bordeaux
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Loud Technology, 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 Loud Technology 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 Loud Technology. 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 Loud Technology
✨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 Loud Technology et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
