En un coup d'œil
- Missions: Développez des solutions innovantes sur Databricks et optimisez les flux de données.
- Entreprise: Whize, une filiale dynamique du groupe Neurones, spécialisée en Data Intelligence.
- Avantages: CDI, télétravail, ambiance start-up, et événements internes pour échanger sur la tech.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement convivial avec des opportunités d'évolution.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets à forte valeur ajoutée.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering, maîtrise de Python, Spark et SQL.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Offre pour un CDI : Consultant DataBricks / Python
Whize est une filiale du groupe Neurones (7000 collaborateurs en France), spécialisée dans le domaine de la Data Intelligence et du développement de solutions sur mesure en architecture Serverless (Azure, AWS). Notre positionnement se décline en 3 offres :
- Modern BI : expertise dans toute la chaine décisionnelle pour la création de tableaux de bord interactifs, l'extraction et transformation (ETL) des données de différentes sources en utilisant des outils de Business Intelligence (BI) modernes, tels que Power BI et Tableau et AZURE Data Factory.
- Data Engineering : solides compétences en gestion des données pour collecter, stocker et traiter de grandes quantités de données de manière fiable et évolutive en utilisant Python pour la gestion efficace des flux de données.
- Développement en Cloud Native : expertise dans la conception des applications en utilisant des langages de développement modernes (.Net, Java, Node.js, Python) et des services cloud natifs, tels que AWS, Azure, ou Google Cloud ainsi que l'intégration des bonnes pratiques DevOps.
Responsabilités :
- Mettre à disposition automatiquement des données dans la plateforme Databricks en exploitant les fonctionnalités de Delta Lake et des pipelines distribués.
- Automatiser les process data via Databricks Workflows ou des orchestrateurs externes (Airflow, AWS Step Functions, etc.).
- Maintenir, optimiser et superviser les traitements existants (jobs PySpark, Spark SQL) pour garantir performance et fiabilité.
- Faire évoluer le modèle de données afin de répondre aux besoins métiers et aux bonnes pratiques d’architecture Data Lakehouse.
- Monitorer l’ensemble des services de la plateforme : disponibilité, intégration, qualité des données, consommation des ressources et coûts.
- Participer aux travaux de migration et d’évolution de la plateforme vers les dernières versions et fonctionnalités Databricks.
- Tester, évaluer et proposer de nouveaux outils ou services (Databricks ML, Unity Catalog, outils de gouvernance) pour améliorer la performance et la sécurité de la plateforme.
Profil recherché :
- Expérience en Data Engineering ou projets Big Data.
- Très bonne connaissance des architectures Big Data et maîtrise de Databricks (Data Engineering, Delta Lake, optimisation de jobs).
- Maîtrise de Python, Spark et SQL avancé.
- Idéalement, connaissance des outils d’Infrastructure as Code (Terraform ou Ansible).
- Sensibilité aux problématiques de performance, sécurité et gouvernance des données.
- Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers.
Vous ferez partie d’une société à taille humaine et qui bénéficie des avantages d'un grand groupe. Nous adressons une centaine de clients en direct dont la moitié sont des grands comptes. Vous serez accompagné(e) et managé(e) par le CEO de WHIZE (THE WHIZE MAN). Vous allez compléter notre équipe dynamique et travailler avec nous dans une ambiance Start-up et conviviale. Vous occuperez des postes intéressants et évolutifs. Vous bénéficierez des évènements internes organisés pour parler tech, business et projets. Vous réaliserez des projets à forte valeur ajoutée.
📍 : Neuilly-Sur-Seine + Télétravail Vélizy-Villacoublay, Île-de-France, France
Consultant Databricks employeur : WHIZE
Whize est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et convivial à Neuilly-Sur-Seine. En tant que filiale du groupe Neurones, vous bénéficierez des avantages d'un grand groupe tout en travaillant dans une structure à taille humaine, favorisant l'épanouissement professionnel et la collaboration. Avec des opportunités de formation et des projets à forte valeur ajoutée, vous serez au cœur d'une culture axée sur la data et l'innovation.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Consultant Databricks
✨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 WHIZE
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez WHIZE. 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 Consultant Databricks
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez WHIZE, 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 WHIZE 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 WHIZE. 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 WHIZE
✨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 WHIZE et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
