En un coup d'œil
- Missions: Cartographier et développer des pipelines d’analyse de données pour des projets innovants.
- Entreprise: Reply, un leader en solutions technologiques et numériques.
- Avantages: Rémunération compétitive, programmes de certification et environnement dynamique.
- Autres infos: Participez à des Hackathons et développez vos compétences dans un cadre collaboratif.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez le futur du data engineering.
- Qualifications: 3 ans d'expérience en Data Engineering et compétences solides en Python, SQL et NoSQL.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Cartographier les données et les flux de données.
Développer des pipelines d’analyse et de traitement des données.
Industrialiser les flux de données ainsi que leur visualisation via des tableaux de bord et des reportings.
Réaliser des tests unitaires et des tests d’intégration.
Évolution de carrière structurée – chez Reply, nous encourageons le développement professionnel et fournissons les outils et l’accompagnement nécessaires pour acquérir des compétences techniques et managériales.
Rémunération compétitive.
Programmes de certification pour soutenir votre évolution de carrière.
Environnement de travail diversifié et dynamique – vous serez entouré(e) de collègues partageant votre passion pour la technologie.
Opportunités de participer à des Hackathons, Code Challenges et Lab Camps, ainsi que de partager et diffuser les connaissances au sein de l’équipe Data Reply.
Profil Recherché
- Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer.
- Master en Data Analytics, Informatique ou dans un domaine d’études pertinent.
- Connaissance des enjeux du data engineering, de la création de pipelines de transformation de données (batch ou streaming), de l’industrialisation d’applications de data science et de la modélisation de bases de données.
- Solides compétences en Python et/ou Scala, ainsi qu’une bonne maîtrise du SQL et d’un ou plusieurs langages de l’écosystème NoSQL (Cassandra, MongoDB).
- Certification et/ou expérience sur AWS.
- Maîtrise courante de l’anglais et du français, à l’écrit comme à l’oral.
Reply est spécialisée dans la conception et la mise en œuvre de solutions basées sur les nouveaux canaux de communication et les médias numériques. En tant que réseau d’entreprises hautement spécialisées, Reply définit et développe des modèles économiques s’appuyant sur les nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle, le big data, le cloud computing, les médias numériques et l’Internet des objets. Reply propose des services de conseil, d’intégration de systèmes et de services numériques à des organisations issues des secteurs des télécommunications et des médias, de l’industrie et des services, de la banque et de l’assurance, ainsi que du secteur public.
Data Engineer employeur : Reply
Reply est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant où les leaders peuvent véritablement façonner l'avenir de la transformation IA. Avec un fort accent sur le développement professionnel, nous offrons des opportunités de croissance continue et un cadre collaboratif qui valorise la créativité et l'expertise. Situé dans un secteur en pleine expansion, notre équipe bénéficie d'une culture de travail inclusive et stimulante, propice à l'épanouissement personnel et professionnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer
✨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 Reply
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Reply. 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
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Reply, 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 Reply 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 Reply. 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 Reply
✨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 Reply et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
