Description de l'offre

Notre ingénieur de données agira comme un pont entre notre fonction informatique backend et l’équipe d’analyse mondiale au sens large. Il/Elle se concentre sur la fourniture de solutions de données cruciales pour répondre aux besoins de l’entreprise.

Vos responsabilités

• Vous gérez le pipeline (collecte, stockage, accès), l’ingénierie (nettoyage, création/sélection de fonctionnalités) et la compréhension (documentation, exploration) des données ;
• Acquérir, créer et gérer des actifs de données innovants provenant de diverses sources ;
• Évaluer les demandes des utilisateurs pour des solutions d’analyse et de rapport afin de déterminer leur faisabilité, les délais et la compatibilité avec les systèmes et les normes d’architecture actuels ;
• Participation active au développement du lac de données, des magasins de données et des améliorations ultérieures, y compris la création de nouvelles solutions de données pour soutenir le développement des capacités analytiques ;
• Interagissez avec les parties prenantes concernant la disponibilité des données et le format du rapport pour vous assurer que le rapport fournit les informations nécessaires sans compromettre l’exactitude du rapport.

Vous êtes parfait pour ce poste si…

Vous avez la capacité de concevoir, de mettre en œuvre et d’utiliser des structures de base de données efficaces pour vous assurer que les données sont organisées efficacement et prêtes pour le développement en aval de la science des données et de l’analyse. Vous avez une solide compréhension des principes, des concepts et des meilleures pratiques d’entreposage de données.

Profil

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique ou en génie des mégadonnées
• 3 ans d’expérience pratique avec des systèmes de traitement de données à grande échelle et au moins 1 an de mise en œuvre d’ETL ; pipelines de traitement par lots ou en temps réel, transformation et traitement de données structurées et non structurées
• Solides compétences en profilage de données et expérience pratique en infrastructure, y compris Cloud Computing, Linux OS, Docker, RDBMS et bases de données NoSQL
• Une expérience de travail avec des outils tels que Spark, Kafka… est un plus
• Expérience de travail dans un environnement structuré et désir d’une bonne documentation, d’une livraison exceptionnelle, d’une organisation efficace et d’une communication de haute qualité