En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et optimiser des environnements Data pour des projets stratégiques.
- Entreprise: Entreprise innovante dans le secteur des banques et assurances.
- Avantages: Salaire compétitif, mutuelle, titres-restaurant et formation continue.
- Autres infos: Environnement dynamique avec de réelles perspectives d'évolution.
- Pourquoi ce job: Participez à des projets à forte valeur ajoutée et travaillez avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Diplôme Bac+5 en informatique ou data engineering et compétences en Python.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Description du poste
Dans le cadre de projets stratégiques menés chez nos clients, vous interviendrez en tant que Data Engineer afin de concevoir, optimiser et maintenir les environnements Data utilisés par les métiers et les data scientists.
Votre rôle sera clé pour garantir la performance, la fiabilité et l’évolutivité des solutions déployées.
Missions principales
- Développer des systèmes de traitement et de préparation de données structurées et non structurées.
- Optimiser les traitements liés aux data warehouses.
- Mettre à disposition des data scientists des environnements de travail adaptés (Python, Spark, Databricks Azure, etc.).
- Conteneuriser et industrialiser les environnements existants.
- Assurer un support technique auprès des différents acteurs.
- Participer à la rédaction de documents et à l’amélioration continue des processus.
Qualifications
- Formation : Bac+5 (école d’ingénieurs, université ou équivalent) en informatique ou data engineering.
- Compétences techniques : Python, Talend, Snowflake, Spark, Flask, Docker, Databricks, Microsoft Azure, Cloudera.
- Expérience : Expérience confirmée sur des projets Data Engineering ou Big Data.
- Atouts supplémentaires : Connaissance des environnements Cloud (Azure privilégié), expertise en industrialisation et conteneurisation.
- Qualités : Rigueur, esprit d’équipe, autonomie, capacité à travailler en environnement agile.
- Informations complémentaires
- Environnement technologique stimulant et orienté innovation.
- Participation à des projets stratégiques à forte valeur ajoutée.
- Perspectives d’évolution et formation continue.
- Avantages sociaux compétitifs
- Avantages sociaux compétitifs (mutuelle, titres-restaurant, primes).
- #J-18808-Ljbffr
Data engineer - Banques / Assurances - Nantes employeur : Sinbad Conseil
Rejoindre notre entreprise en tant que Data Scientist à Niort, c'est intégrer un environnement dynamique et innovant où l'exploitation des données est au cœur de la stratégie. Nous offrons des opportunités de formation continue et d'évolution professionnelle, tout en favorisant une culture de collaboration entre équipes BI et Data Science. Avec des avantages tels que des tickets restaurant et une mutuelle d'entreprise, nous nous engageons à créer un cadre de travail stimulant et enrichissant pour nos employés.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data engineer - Banques / Assurances - Nantes
✨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 Sinbad Conseil
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Sinbad Conseil. 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 - Banques / Assurances - Nantes
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Sinbad Conseil, 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 Sinbad Conseil 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 Sinbad Conseil. 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 Sinbad Conseil
✨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 Sinbad Conseil et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
