En un coup d'œil
- Missions: Dirigez une équipe pour créer des produits technologiques qui améliorent l'expérience utilisateur.
- Entreprise: Publicis Sapient, partenaire de transformation numérique avec une culture inclusive.
- Avantages: Rémunération compétitive, avantages santé, flexibilité et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez-nous pour innover et avoir un impact réel sur des projets passionnants.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en leadership.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Job Description
You will lead a team and create technology products that help people have the best experience they have ever had.
We are looking for a leader with a strong passion for both technology and people, who is motivated to build outstanding products.
The ideal candidate brings deep technical expertise across multiple technologies, a strong track record of delivery, and proven experience in building and leading high-performance engineering teams.
Responsibilities
- Design, implement, and test data pipelines, ETL/ELT processes, and data storage solutions
- Build and maintain scalable, reliable, and high-performance pipelines for structured and unstructured data
- Work with big data technologies and distributed systems to process and transform large datasets
- Collaborate with data modelers, data scientists, and solution architects to ensure efficient data flows and optimal storage
- Partner with data scientists and analysts to deliver clean, well-structured, and accessible data
- Coordinate with integration teams and data source owners for smooth ingestion of data from multiple systems
- Automate provisioning, deployments, and environment management for data platforms
- Create and support APIs and data services for internal and external consumers
- Ensure solutions meet requirements for scalability, performance, data quality, and governance
Qualifications
- Hands-on experience with ETL/ELT design and implementation
- Familiarity with big data ecosystems (e. g., Spark, Hadoop, Kafka, Flink)
- Experience with one or more cloud platforms (Azure, AWS, GCP) and modern data engineering tools (e. g., Databricks, Snowflake, Big Query, Synapse)
- Proficiency in programming languages such as Python, Java
- Solid understanding of SQL and experience with both relational and non-relational databases
- Experience with data modeling, schema design, and data partitioning strategies
- Knowledge of workflow orchestration tools (e. g., Airflow, Data Factory) is a plus
- Some exposure to AI and agentic platforms, and familiarity with cloud providers managed AI services (e. g., Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Vertex AI), is a plus
- Some exposure to Dev Ops practices and infrastructure (e. g., Ia C, containers, cloud infrastructure) is a plus
- Experience with version control (e. g., Git) and CI/CD practices
- Familiarity with Agile development methodologies and test management basics
- Bachelor s degree in Computer Science, Engineering, or related field (or equivalent experience)
- 7+ years of professional experience in data engineering or related roles
- Strong teamwork, communication, analytical thinking, and problem-solving skills
- Fluent in English, both spoken and written
- Curiosity and drive to continuously learn, adapt, and share knowledge
- Additional Information
- An inclusive workplace that promotes diversity and collaboration.
- Access to ongoing learning and development opportunities.
- Competitive compensation and benefits package.
- Flexibility to support work-life balance.
- Comprehensive health benefits for you and your family.
- Generous paid leave and holidays.
- Wellness program and employee assistance.
As part of our dedication to an inclusive and diverse workforce, Publicis Sapient is committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, color, national origin, ethnicity, gender, protected veteran status, disability, sexual orientation, gender identity, or religion.
We are also committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans in our job application procedures.
Company Description
Publicis Sapient is a digital transformation partner helping established organizations get to their future, digitally enabled state, both in the way they work and the way they serve their customers.
We help unlock value through a start-up mindset and modern methods, fusing strategy, consulting, and customer experience with agile engineering and problem-solving creativity.
United by our core values and our purpose of helping people thrive in the brave pursuit of next, our 20,000+ people in 53 offices around the world combine experience across technology, data sciences, consulting, and customer obsession to accelerate our clients’ businesses through designing the products and services their customers truly value.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer - Manager/Specialist employeur : Publicis Sapient France
Publicis Sapient est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail inclusif qui valorise la diversité et la collaboration. Avec des opportunités de développement professionnel continu, une flexibilité pour un équilibre travail-vie personnelle, et un package de compensation compétitif, nous nous engageons à soutenir nos employés dans leur parcours professionnel tout en leur permettant de contribuer à des projets technologiques significatifs. Rejoindre notre équipe à [lieu] signifie faire partie d'une culture dynamique où l'innovation et l'excellence sont au cœur de notre mission.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Publicis Sapient France
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer - Manager/Specialist
✨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 Publicis Sapient France
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Publicis Sapient France. 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 - Manager/Specialist
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Publicis Sapient France, 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 Publicis Sapient France 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 Publicis Sapient France. 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 Publicis Sapient France
✨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 Publicis Sapient France et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
