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Paris - France

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Job Description

Au sein de notre DataLab tu travailles conjointement avec les Data Scientists Data Engineers MLE/MLOps engineer dj en poste et tu es impliqu.e dans la prise de dcisions lie aux solutions Data et son volution.

A cet effet tu es en charge de :

  • Contribuer au dveloppement de notre offre Data et lindustrialisation de plateformes data pour nos clients

  • Comprendre analyser et proposer des solutions techniques rpondant aux besoins des Plateformes digitales et des projets internes

  • Dfinir larchitecture logiciel ETL / ELT en collaboration avec vos pairs

  • Travailler la donne sous toutes ses formes (stockage laboration de modles structuration nettoyage)

  • Rdiger de la documentation technique (diagrammes UML documentation dAPI

  • Partager votre savoirfaire entre les diffrents membres de lquipe

  • Concevoir et dvelopper des connecteurs entre les sources de donnes (internes et/ou externes) et la plateforme

  • Concevoir et dvelopper des pipelines de traitements de donnes (batch et/ou temps rel) dans un environnement Big Data

  • Assurer une veille technologique et savoir mener bien un projet de R&D

Tu assures en autonomie les missions suivantes en interne ou auprs de nos clients grands comptes :

  • Cartographier des donnes et des flux de donnes

  • Implmenter des algorithmes danalyse de donnes pour lindustrialisation

  • Collecter consolider et modliser de gros volumes de donnes (Big Data Data Warehouses Data Lakes)

  • Dvelopper et automatiser des flux de donnes et leurs visualisations en dashboards reporting

  • Sassurer de la scalabilit scurit stabilit et disponibilit des donnes de la plateforme

  • Analyser les donnes web pour rpondre aux questions mtiers et participer la construction de larchitecture Big Data

  • Mettre en place du squencement et de la supervision des flux prcites en grant les cas limites

Comptences attendues :

Bon niveau en dveloppement: :

  • De script ETL : Python (Pandas API Rest FaaS) Java (ex Kafka Connect SOAP) Spark (PySpark Databricks Delta Lake)

  • De script ETL : DBT (ex. Snowflake PostgreSQL)

  • Connaissance conception et administration dentrept de donnes: Snowflake Big Query PostgreSQL

  • LakeHouse : Delta LakeConnaissance message broker RabbitMQ Kafka

  • Comptences cloud :KubernetesConteneurisation Fournisseur cloud (AWS GCP ou Azure) Infrastructure As Code (Terraform)

  • Exprience darchitecture et de dimensionnement dune architecture cloud via des services manags

  • Cartographie des donnes

Employment Type

Full-Time

Company Industry

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