En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données robustes pour des banques d'investissement.
- Entreprise: Meritis, une société de conseil en transformation digitale, primée Great Place To Work.
- Avantages: Évolution de carrière sur mesure, formations adaptées et environnement convivial.
- Autres infos: Engagement pour la diversité et l'inclusion, opportunités de mentorat et d'apprentissage.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le secteur financier avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Bac+5 en ingénierie, 5 ans d'expérience en Data Engineering, anglais courant.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Meritis est une société de conseil spécialisée en transformation digitale des organisations, fondée en 2007 par Sébastien Videment.
Installée initialement à Paris, elle s’est déployée en régions et assure désormais une présence dans les plus grandes villes de France : Sophia-Antipolis, Montpellier, Nantes, Bordeaux, Lyon, Aix-en-Provence, Lille et même à Lisbonne au Portugal depuis 2023.
Nos experts accompagnent des clients de divers secteurs dans l’intégralité de leurs besoins de transformations numériques à travers de nombreux domaines d’expertise : Finance, Software Engineering, Cloud & Infrastructure, Data, Transformation Digitale et Cybersécurité.
Fort de ses valeurs d’exigence, d’humilité, de bienveillance et de proximité, le cabinet de +900 collaborateurs primé à 5 reprises au palmarès Great Place To Work® connait une très forte croissance et projette d’atteindre 100M€ de chiffre d’affaires en 2024 et de dépasser la barre symbolique des 1000 collaborateurs.
Nous mettons un point d’honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l’entreprise.
Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d'un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux.
Description Du Poste
Vous êtes un Data Engineer expérimenté, passionné par les architectures data distribuées, les problématiques de volumétrie et les traitements temps réel ?
Vous souhaitez intervenir au cœur de la finance de marchés, sur des plateformes data stratégiques à fort enjeu business et technologique, au sein de grandes Corporate & Investment Banks telles que BNP Paribas, Natixis ou Crédit Agricole CIB.
Ce poste est à pourvoir uniquement en CDI.
- Vos missions
- Conception, développement et maintenance de pipelines de données robustes et scalables (batch et temps réel)
- Mise en place et évolution de plateformes data (data lake, data warehouse, data mesh)
- Intégration et traitement de flux de données de marché (market data, trades, risk metrics)
- Développement de systèmes de traitement distribué à forte volumétrie
- Optimisation des performances des traitements (latence, parallélisation, gestion des ressources)
- Mise en qualité, gouvernance et traçabilité des données (data lineage, data quality)
- Collaboration étroite avec les équipes métiers (traders, sales, risk managers, quants)
- Participation aux phases de déploiement, monitoring et support des pipelines en production
- Contribution aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques data (scalabilité, résilience, sécurité)
Qualifications
- Formation Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent)
- Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering
- Expérience en environnement finance de marchés fortement appréciée
- Bonne compréhension des produits financiers (dérivés, taux, actions, crédit…)
- Solide maîtrise des problématiques de traitement de données à grande échelle
- Expérience des architectures distribuées et des systèmes temps réel
- À l’aise dans des environnements techniques exigeants
- Curieux, rigoureux, autonome, avec un bon esprit d’équipe
- Anglais courant indispensable
- Ce poste est à pourvoir uniquement en CDI
- Environnement technique
- Langages : Python, Scala, Java
- Frameworks data : Apache Spark, Flink, Beam
- Streaming & messaging : Kafka, Rabbit MQ
- Stockage : Data Lake (S3, HDFS), bases SQL / No SQL
- Orchestration : Airflow, Dagster
- Architectures : microservices, data mesh
- Cloud : AWS, Azure ou GCP
- Outils de versioning & CI/CD : Git, Jenkins, Git Lab CI
- Environnements Linux
- Concepts : traitement distribué, temps réel, haute volumétrie, optimisation des performances
- Méthodologies Agile / Dev Ops
- Informations supplémentaires
- Des parcours professionnels sur mesure (évolution de carrière, formations adaptées, mentoring…) ;
- Avoir le choix de sa mission et un accompagnement personnalisé tout au long de votre carrière ;
- Evoluer dans un environnement où l’apprentissage est favorisé : formations certifiantes, e-learning, meet Up, concours de code, parcours d’évolutions etc ;
- Faire partie de communautés d’experts qui partagent leurs savoirs et expériences au sein de nos centres de compétences ;
- Un environnement convivial avec de nombreux événements festifs (soirée annuelle, séminaires & teambuiding, déjeuners et afterworks…) ;
Vos différences sont nos atouts.
C’est pourquoi Meritis est engagée en faveur de la diversité et de la non-discrimination.
Tous nos métiers sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Si vous avez une question ou pensez être victime ou témoin d’une discrimination, vous pouvez contacter ethiquegroup@meritis. fr
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer CDI (H/F) employeur : MERITIS
Meritis est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la sécurité sont au cœur de nos préoccupations. En tant qu'Ingénieur(e) Cybersécurité, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel continu, tout en travaillant sur des projets passionnants qui impactent directement la sécurité des applications. Notre culture d'entreprise valorise la diversité des idées et encourage la prise d'initiative, faisant de Meritis un lieu idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence dans le domaine de la cybersécurité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Engineer CDI (H/F)
✨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 MERITIS
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez MERITIS. 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 Senior Data Engineer CDI (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez MERITIS, 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 MERITIS 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 MERITIS. 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 MERITIS
✨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 MERITIS et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
