En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et développer des pipelines de données à grande échelle pour des projets financiers.
- Entreprise: Leader dans le secteur du Big Data avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement Agile avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez des projets à forte volumétrie.
- Qualifications: Expérience en développement Big Data avec Scala et Spark requise.
Le salaire estimé est compris entre 62100 - 75900 € par an.
Dans le cadre de projets à forte volumétrie autour des domaines
Risque, Finance et Reporting réglementaire , chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un
Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l’industrialisation de traitements de données à grande échelle.
- Vous aurez pour mission missions
- La conception et le développement de pipelines de données batch.
- L’alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance.
- L’alimentation des systèmes de reporting financiers et risques.
- L’intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc.
- La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données.
- L’optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes.
- L’industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring.
- La réalisation des tests unitaires et des TNR.
- La documentation technique et la mise à jour des référentiels de données.
- La prise en compte des contraintes de sécurité, confidentialité et conformité réglementaire : RGPD, classification, anonymisation des données.
- La participation aux cérémonies Agile et aux réunions projets.
- La contribution aux activités de Run quotidien et mensuel.
- Environnement technique
Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – No SQL – CI/CD – Dev Ops
Une très bonne maîtrise des problématiques
Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.
Profil Recherché
De formation supérieure, vous disposez d’une expérience d'au moins 8 ans en développement Big Data Spark, Scala , idéalement dans des environnements à forte volumétrie.
Vous êtes capable de travailler de manière autonome avec les architectes, Tech Leads, équipes de développement et chefs de projets , tout en respectant les normes de développement et les bonnes pratiques définies par l’équipe.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer Scala/Apark H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt employeur : Webnet
Webnet est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif à Nantes. Avec des opportunités de formation continue et de développement professionnel, nous valorisons la croissance de nos employés tout en leur permettant de relever des défis passionnants dans le domaine de l'agilité. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une culture d'innovation où chaque contribution compte.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Scala/Apark H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt
✨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 Webnet
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Webnet. 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 Scala/Apark H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Webnet, 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 Webnet 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 Webnet. 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 Webnet
✨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 Webnet et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
