Data OPS/Data Platform Engineer Senior in Paris

Data OPS/Data Platform Engineer Senior in Paris

Paris Full Time 63000 - 77000 € / an (estimé) Sur site
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En un coup d'œil

  • Missions: Assurer la fiabilité et la performance de la plateforme Data tout en améliorant l'expérience développeur.
  • Entreprise: Grande entreprise innovante du secteur ferroviaire avec un fort accent sur la technologie.
  • Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Environnement stimulant avec de réelles possibilités d'évolution de carrière.
  • Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique pour transformer le paysage des données dans le secteur ferroviaire.
  • Qualifications: Expérience en ingénierie de données et compétences en collaboration.

Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.

Contexte

Le présent appel d’offre a pour objet la sélection d’un Data OPS/Data platform Engineer Senior afin d’accompagner le pôle Data Fabric d’une grande entreprise du secteur ferroviaire.

Missions

  • RUN et fiabilité de la plateforme
    • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la Data Platform.
    • Investiguer et résoudre les incidents de production.
    • Améliorer l'observabilité, le monitoring et l'alerting.
    • Participer à l'amélioration continue de l'exploitation.
  • Construction et évolution du socle Data
    • Développer et maintenir les services de la plateforme.
    • Participer à la mise à disposition d'environnements self-service pour les équipes Data.
    • Industrialiser les déploiements via Infrastructure as Code et CI/CD.
    • Contribuer à l'amélioration de l'expérience développeur.
  • Modernisation et migration
    • Participer à la migration du patrimoine historique vers les nouvelles architectures Lakehouse.
    • Accompagner la transition des usages existants.
    • Optimiser les coûts d'exploitation des solutions Data.
  • Services Data et consommation
    • Développer les services d'exposition et de consommation des données.
    • Contribuer aux sujets de gouvernance, catalogage et partage de données.
    • Participer à l'ouverture multi-client des services Data.
  • Gouvernance et services Data Platform
    • Contribuer à la standardisation et à l'industrialisation des Data Products afin de garantir leur réutilisabilité, leur qualité et leur maintenabilité.
    • Participer à la définition, à l'implémentation et au suivi des Data Contracts entre producteurs et consommateurs de données.
    • Mettre à disposition et faire évoluer les services de la plateforme liés au catalogage, à la découvrabilité et à la documentation des données.
    • Implémenter et automatiser les mécanismes d'habilitation et de contrôle des accès afin de garantir la sécurité et la conformité des usages.
    • Accompagner les équipes Data dans l'adoption des standards de gouvernance et des bonnes pratiques de publication des Data Products.

Data OPS/Data Platform Engineer Senior in Paris employeur : VISIAN

Rejoindre notre société de conseil, c'est intégrer un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, permettant à nos employés de grandir et d'évoluer dans leur carrière tout en travaillant sur des projets significatifs pour le secteur bancaire. Située dans un cadre stimulant, notre entreprise valorise la diversité des idées et favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée de travail enrichissante et motivante.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de VISIAN

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data OPS/Data Platform Engineer Senior 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 VISIAN

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez VISIAN. 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 OPS/Data Platform Engineer Senior in Paris

Gestion de la disponibilité
Performance de la plateforme
Sécurité des données
Résolution d'incidents
Observabilité
Monitoring
Alerting

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez VISIAN, 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 VISIAN 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 VISIAN. 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 VISIAN

✨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 VISIAN et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.