En un coup d'œil
- Missions: Développez et maintenez des pipelines ETL/ELT tout en créant des API et des modèles de données.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique spécialisée dans les solutions Data innovantes.
- Avantages: Opportunités de croissance, travail sur des projets impactants et environnement collaboratif.
- Autres infos: Travaillez avec des technologies modernes comme AWS, GCP et des frameworks Big Data.
- Pourquoi ce job: Participez à des projets de pointe et développez vos compétences avec des experts du secteur.
- Qualifications: 3 ans d'expérience en Data Engineering et maîtrise de Python et SQL.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Intégré(e) au sein de l’équipe Data, vous intervenez notamment sur
- Le développement, le déploiement et la maintenance de pipelines d’ETL/ELT.
- La mise en place d’API et de back-ends applicatifs.
- La définition et la mise en place de modèles de données.
- L’architecture, le déploiement et l’administration de plateformes Data sur le Cloud ou on-premise.
- La supervision et le monitoring d’applications.
Entouré(e) de nos experts, vous montez rapidement en compétences et participez au développement de nouveaux produits impactants pour nos clients.
En fonction de vos appétences, vous aurez également la possibilité de vous impliquer sur des sujets transverses pour accompagner notre croissance : recrutement, réponses aux AO, organisation d’événements, chantiers internes (RSE, etc.).
Principales technologies à utiliser ou à découvrir
- Langages : Python, SQL, dbt, Scala.
- Bases de données : Postgre SQL, Snowflake, Mongo DB, Timescale DB, etc.
- Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect.
- Dev Ops : Git, CI/CD, Docker, Terraform, Kubernetes, etc.
- Outils Cloud : AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks, etc.
- Frameworks : Kafka, Spark, etc.
Quelques exemples de réalisations
- Conception et implémentation d’une plateforme Data sur Google Cloud en approche Data Mesh pour un grand groupe du Luxe.
- Développement de multiples applications d’automatisation de traitements documentaires (OCR, extraction, recherche).
- Développement d’un Feature Store à destination des data scientists d’un acteur de l’assurance.
- Conception d’un modèle de données et réalisation d’une plateforme data permettant l’analyse de la performance des contenus médias.
- Accompagnement sur le choix d’outils de Business Intelligence - rédaction d’un plan d’architecture et de déploiement.
- Déploiement et intégration d’un Data Catalog en Saa S pour une communauté data de plus de 1 000 utilisateurs.
- Conception et implémentation d’une plateforme Io T pour le traitement de données de séries temporelles pour un acteur industriel de l’énergie, sur Cloud hybride et souverain.
Ce que nous attendons de vous
Issu(e) d’une école d’ingénieurs ou d’une école spécialisée en développement informatique, vous possédez au minimum 3 années d’expérience (hors stage et alternance) en Data Engineering et maîtrisez les écosystèmes Python et SQL.
Une expérience ou une formation spécifique avec les frameworks de traitement de données massives (Big Data), le traitement des données en temps réel ou les bases de données No SQL est un plus.
Avoir déjà travaillé avec un ou plusieurs fournisseurs de cloud (AWS, GCP, Azure notamment) est également apprécié.
La maîtrise de la langue française à l’écrit et à l’oral est indispensable.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer - CDI - H/F in Paris employeur : Polycea
Polycea est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'excellence et l'entraide sont au cœur de la culture d'entreprise. En rejoignant notre équipe à Paris, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets à fort impact tout en bénéficiant d'une flexibilité de télétravail, d'événements internes enrichissants et d'un véritable accompagnement pour votre développement professionnel. Nous valorisons la prise d'initiative et garantissons un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, faisant de Polycea un lieu idéal pour les talents souhaitant évoluer dans le secteur du conseil et de la technologie.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Engineer - CDI - H/F 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 Polycea!
✨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 Polycea.
✨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 Polycea.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Polycea, 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 Senior Data Engineer - CDI - H/F in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Polycea, 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 Polycea 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 Polycea
✨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.
