En un coup d'œil
- Missions: Développez des pipelines de données massives et optimisez les performances.
- Entreprise: Odaseva, leader en gestion de données et sécurité.
- Avantages: Salaire compétitif, travail hybride, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Poste basé à Paris avec un excellent équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez la sécurité des données à grande échelle.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et maîtrise des plateformes comme Databricks ou Snowflake.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Odaseva fournit des solutions de gestion et de sécurité des données pour les entreprises, permettant aux organisations d'exercer leur souveraineté sur leurs données critiques. Des entreprises représentant 10 % de la capitalisation boursière mondiale font confiance à Odaseva, y compris Schneider Electric, Volkswagen et Robert Half. Sa plateforme Excalibur Data permet aux clients de protéger, sécuriser, déplacer et utiliser des données et du code indépendamment des fournisseurs d'applications. La plateforme prend en charge des cas d'utilisation complexes et à fort volume, y compris la sauvegarde, l'archivage, la haute disponibilité, la fédération de données et l'orchestration de l'IA sémantique. Le chiffrement de bout en bout contrôlé par le client élève le niveau de sécurité des entreprises. Avec 11 brevets, Odaseva gère 50 trillions d'enregistrements et soutient 100 millions d'utilisateurs.
Responsabilités clés
- Développement et opérations de pipeline de données : concevoir, construire, gérer et surveiller des pipelines de données Spark pour l'ingestion de grands volumes de données (traitant des centaines de To).
- Optimisation de la plateforme et des coûts : optimiser en continu les performances, la fiabilité et les coûts des pipelines de big data et de l'infrastructure.
- Ingénierie Databricks, Snowflake et Cloud : tirer pleinement parti de Databricks, Snowflake ou AWS Redshift, ainsi que des solutions des fournisseurs de cloud (AWS S3, Glue/Athena, Lambda) pour une ingénierie des données évolutive.
- Architecture Lakehouse : démontrer une forte expertise dans la gestion, la création et l'optimisation des tables Delta Lake ou Apache Iceberg.
- Gestion sécurisée des données : appliquer les meilleures pratiques de sécurité dès la conception, de gouvernance des données et de conformité à travers les couches de stockage, de calcul et de partage.
Qualifications requises
- Plus de 7 ans d'expérience en ingénierie des données ou plateformes de données backend, avec au moins 3 ans d'expérience pratique dans la construction et l'exploitation de pipelines de big data.
- Expérience pratique avec un bilan prouvé dans la gestion de grands volumes de données (au moins des centaines de To).
- Connaissance approfondie d'au moins une plateforme de lac de données parmi Databricks, Snowflake ou AWS Redshift.
- Expertise solide en Apache Spark (création, gestion et surveillance des pipelines) et formats de tables lakehouse (Delta Lake ou Apache Iceberg).
- Compétences solides en Python ou Java et SQL, infrastructure cloud (AWS S3, Athena, Glue), et pratiques IaC/observabilité.
- Bonne compréhension des principes de gestion des coûts, de sécurité des données, de gouvernance et de modélisation des données.
- Diplôme d'école d'ingénieur équivalent ou Master en informatique, science des données ou mathématiques appliquées.
- Maîtrise de l'anglais et du français, avec une communication claire, un esprit de responsabilité et de fortes compétences collaboratives.
Lieu de travail
Basé à Paris (75002), France. Hybride : 3 jours au bureau / 2 jours de télétravail. Poste à temps plein en contrat permanent.
Big Data Engineer in Paris employeur : Ultimate VC List
Chez Pretto, nous offrons un environnement de travail dynamique et innovant où chaque employé a l'opportunité de faire une réelle différence dès son premier jour. Notre culture du feedback favorise l'apprentissage continu et le développement professionnel, tandis que notre équipe soudée et bienveillante encourage la collaboration et la créativité. Situés au cœur de Paris, nous proposons des bureaux modernes, une politique de télétravail flexible, ainsi que des avantages tels que des événements réguliers et des initiatives de bien-être pour garantir un équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Big Data Engineer in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Ultimate VC List!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Ultimate VC List.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Ultimate VC List.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Ultimate VC List, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Big Data Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Ultimate VC List, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Ultimate VC List s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Ultimate VC List
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
