Récapitulatif de l'offre :
Intituler du poste : Data Engineer
Type de contrat : CDI
Localisation : SURESNES (92150)
Salaire : 45 000 € ~ 60 000 €
Poste :
Vous intégrez la team Data Engineering composée de 3 Data Engineers et d’un Data Engineering Manager dans un contexte agile et en collaboration avec l’équipe Tech et Produit.
Vos objectifs principaux sont de construire les architectures de données et d'analyser les données.
Vos missions:
-Concevoir et mettre en place des systèmes de données résilients et sécurisés (data warehouse, data lake, process temps-réels, process batch)
-Récolter, qualifier, surveiller, transformer et exposer les données produit et métier
-Implémenter des jobs autour de la data: ingestion/modélisation/transformation/contrôle qualité et détection d’anomalies/exposition (APIs, Data Catalog…)
-Assurer la migration des données vers les nouveaux environnements
-Participer à l’évolution de la stack technique (Spark / AWS Glue / Airflow sur AWS) et au choix des outils
-Participer à la gouvernance de la donnée (process, normalisation, MDM)
-Maintenir et faire évoluer la CI/CD Data
-Analyser les données sources afin d’identifier et évaluer des cas d’usage métier
-Mettre en oeuvre des outils de Business Intelligence et visualisation via Cumul.io
Vous intégrez la team Data Engineering composée de 3 Data Engineers et d’un Data Engineering Manager dans un contexte agile et en collaboration avec l’équipe Tech et Produit.
Vos objectifs principaux sont de construire les architectures de données et d'analyser les données.
Vos missions:
-Concevoir et mettre en place des systèmes de données résilients et sécurisés (data warehouse, data lake, process temps-réels, process batch)
-Récolter, qualifier, surveiller, transformer et exposer les données produit et métier
-Implémenter des jobs autour de la data: ingestion/modélisation/transformation/contrôle qualité et détection d’anomalies/exposition (APIs, Data Catalog…)
-Assurer la migration des données vers les nouveaux environnements
-Participer à l’évolution de la stack technique (Spark / AWS Glue / Airflow sur AWS) et au choix des outils
-Participer à la gouvernance de la donnée (process, normalisation, MDM)
-Maintenir et faire évoluer la CI/CD Data
-Analyser les données sources afin d’identifier et évaluer des cas d’usage métier
-Mettre en oeuvre des outils de Business Intelligence et visualisation via Cumul.io
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