En un coup d'œil
- Missions: Développe des plateformes de données et conçois des pipelines performants.
- Entreprise: Data Factorii, une entreprise innovante dans le domaine de la Data.
- Avantages: Salaire attractif, télétravail partiel, mutuelle et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement technique moderne avec des opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Contribue à des projets stratégiques avec un impact concret sur les infrastructures.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering, maîtrise de Python, Spark et Databricks.
Le salaire estimé est compris entre 58500 - 71500 € par an.
Tu es passionné(e) par la Data Engineering et tu souhaites contribuer à des projets ayant un impact concret sur des infrastructures critiques ? Tu aimes développer des plateformes de données, concevoir des pipelines performants et travailler sur des architectures cloud modernes ? Rejoins Data Factorii en tant que Data Engineer Python / Databricks et participe à des projets stratégiques autour de la valorisation des données.
En tant que Data Engineer H/F, tes missions seront de :
- Développer et faire évoluer des plateformes de données : Concevoir de nouveaux cas d’usage, maintenir les applications existantes et contribuer à l’évolution des plateformes Data au service des métiers.
- Concevoir des pipelines de traitement de données : Développer des traitements robustes et performants pour collecter, transformer et mettre à disposition les données auprès des différentes applications.
- Participer au développement des services Data : Concevoir des APIs et des services d’ingestion en Python/Django afin de faciliter l’exploitation des données.
- Développer des traitements Big Data : Mettre en œuvre des traitements distribués avec Apache Spark et Databricks pour répondre aux enjeux de volumétrie et de performance.
- Contribuer à l’évolution des infrastructures Cloud : Participer au déploiement et à l’administration des environnements Kubernetes sur AWS et Azure, tout en garantissant leur disponibilité et leur évolutivité.
- Industrialiser les développements : Intégrer les bonnes pratiques DevOps et participer à l’amélioration des chaînes CI/CD afin d’automatiser les déploiements et de sécuriser les mises en production.
- Collaborer avec les équipes techniques : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Développement et Infrastructure afin de garantir la qualité, la performance et la fiabilité des solutions mises en œuvre.
Ce que nous t’offrons :
- Un salaire attractif, évolutif selon ton expérience et tes compétences.
- Des projets Data à fort impact métier, autour d’infrastructures stratégiques.
- Un environnement technique moderne mêlant Cloud, Big Data et DevOps.
- Une montée en compétences sur les technologies les plus recherchées du marché.
- Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.
- Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
- Des projets ambitieux où tu pourras contribuer concrètement à la transformation des systèmes d’information.
Concrètement, qu’est-ce qu’on demande ?
- Savoir-être : Tu es autonome, rigoureux(se) et force de proposition. Tu apprécies travailler en équipe sur des projets complexes. Tu possèdes un excellent esprit d’analyse et sais résoudre des problématiques techniques. Tu es curieux(se) et en veille permanente sur les technologies Data et Cloud. Tu accordes une grande importance à la qualité du code et à l’amélioration continue.
- Bagage technique : Une expérience de 4 à 8 ans en tant que Data Engineer. Une excellente maîtrise de Python, idéalement avec Django. Une solide expérience sur Apache Spark et Databricks. Une bonne maîtrise de SQL et de PostgreSQL. Une expérience des environnements AWS et/ou Microsoft Azure. Une bonne connaissance de Kubernetes (EKS), Rancher et des architectures conteneurisées. Une expérience des outils CI/CD (GitLab, Jenkins, Docker, Harbor…). Une connaissance des systèmes de messagerie (MQ) serait appréciée. Une expérience des méthodologies Agile / Scrum.
Les petits plus qui feront la différence :
- Une expérience sur des plateformes Data critiques ou à forte volumétrie.
- Une bonne compréhension des architectures distribuées et des environnements cloud.
- Une expérience dans le secteur ferroviaire, des transports ou des infrastructures critiques sera fortement appréciée.
Et surtout, tu souhaites mettre tes compétences Data au service de projets à fort impact, dans un environnement technique stimulant et en constante évolution ? Alors rejoins Data Factorii et participe à la conception des plateformes Data de demain !
Data Engineer Databricks / AWS / Spark (H/F) employeur : skiils
Découvrez un environnement de travail dynamique et collaboratif chez Discoverii, où l'innovation et la performance sont au cœur de notre culture. En tant que Data Analyste, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel, d'une équipe passionnée et d'un cadre propice à l'épanouissement personnel, le tout dans un secteur en pleine croissance comme l'e-commerce. Rejoignez-nous pour transformer des données en décisions stratégiques et contribuer à notre succès collectif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Databricks / AWS / Spark (H/F)
✨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 skiils
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez skiils. 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 Databricks / AWS / Spark (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez skiils, 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 skiils 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 skiils. 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 skiils
✨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 skiils et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
