En un coup d'œil
- Missions: Contribuez à la transformation data et développez des applications innovantes avec AWS et Snowflake.
- Entreprise: Safran SA, leader dans l'innovation technologique et la transformation digitale.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement international et collaborez avec des experts métiers.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe pluridisciplinaire et impactez divers secteurs avec vos compétences en data.
- Qualifications: Bac+5 en informatique, 8 ans d'expérience en Data Engineering, maîtrise de SQL et Python.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Au sein de la Data Factory Groupe, intégrée à la Digital Factory de Safran SA, vous contribuez à la transformation data des activités corporate et industrielles du Groupe.
Faites le prochain pas dans votre carrière maintenant, faites défiler la page pour lire la description complète du poste et envoyez votre candidature.
La Data Factory conçoit, développe et industrialise des applications, des produits data et des services à forte valeur ajoutée pour les métiers et les sociétés du Groupe.
Dans ce contexte, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire en charge de la conception et de l'évolution de la Data Plateforme Groupe, dont le socle technologique repose principalement sur AWS et Snowflake.
En tant que Senior Data Engineer, vous êtes responsable de la collecte, l'intégration, la transformation, l'historisation et l'exposition des données afin de permettre leur exploitation à travers différents usages analytiques, opérationnels et IA.
Vous intervenez sur des domaines métiers variés tels que la finance, les achats, la supply chain, l'industrie, la qualité ou encore la maintenance, avec des données provenant d'ERP, CRM, PLM, applications métiers et capteurs industriels.
Vous contribuez à la mise en œuvre d'une architecture de données moderne basée sur les principes du Data Warehouse et des Data Products afin de rendre la donnée accessible, fiable, gouvernée et exploitable à l'échelle du Groupe.
Vos principales responsabilités
- Construire et faire évoluer la Data Plateforme Groupe
- Concevoir et développer les pipelines de données
- Accompagner les métiers pour développer les Data Products
- Leadership technique
- Formation Bac+5 en informatique, ingénierie des données, génie logiciel ou domaine connexe.
- Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering, avec une très bonne maîtrise des environnements Cloud AWS.
- Solide expérience sur Snowflake, les architectures Data Lake / Data Warehouse et la conception de pipelines de données industrialisés à grande échelle.
- Excellente maîtrise de SQL et Python, ainsi que des enjeux de gouvernance, qualité des données et Data Products.
- Capacité à évoluer dans un environnement international, à collaborer avec des interlocuteurs métiers et IT et à argumenter et challenger les choix techniques, notamment auprès d'architectes.
- Leadership, proactivité, sens du résultat et esprit d'équipe. xzragkv
- Anglais courant, à l'oral comme à l'écrit.
- 1. Expertise Data Engineering
- Expertise Data Engineering en écosystème Snowflake et l'offre data d'AWS
- Intégration de données : ETL et API
- Data warehousing: Snowflake, SQL Server
- Modélisation de données
- Construction de Data Products
- Innover avec les fonctionnalités IA de la plateforme Snowflake et AWS
- 2. Expérience en gestion de data plateforme et entrepôt de données
- Gestion administrative : gestion des permissions et rôles
- Gestion des données : monitoring sur qualité de données, monitoring de flux
- Optimisations et innovations sur la plateforme : enrichissement en fonctionnalités
- 3. Expérience Dev Ops et Agile
- Expérience de développement Dev Ops (CI/CD) avec Git Lab ou Git Hub
- Expérience en tant que partie prenante en projet agile
- 4. Tech lead Data
- Incarner le rôle de lead Data Engineer avec gestion de squad dans le cadre du delivery de cas d'usages data
- Migration des projets d'On-premise vers la Data Platform Group
- 5. Valorisation et usages
- Consommation analytique avec Power BI, exploration et mise en production avec Dataiku
- Accompagner les métiers pour développer les Data Products
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer AWS / Snowflake Expérimenté-e in Paris employeur : Safran
Safran est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant dans le secteur aéronautique. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un engagement fort envers la diversité et l'inclusion, notamment pour les personnes en situation de handicap, Safran favorise une culture collaborative où chaque talent est valorisé. De plus, les sites de Saint Quentin en Yvelines et Villaroche offrent un cadre de travail stimulant, propice à l'épanouissement personnel et professionnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer AWS / Snowflake Expérimenté-e in Paris
✨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 Safran
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Safran. 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 AWS / Snowflake Expérimenté-e in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Safran, 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 Safran 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 Safran. 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 Safran
✨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 Safran et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
