Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 15 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 61k€ (60k€–70k€).
Salaire du marché pour Data Engineer (Senior) à Paris : médiane 61 000 €/an, P25–P75 : 60 000–70 000 €/an, n = 15 offres. Salaire Data / SQL à Paris
Baromètre TJM et salaires ITOREVE, est le premier réseau public de stations de recharge très haute-puissance adapté aux usages des flottes professionnelles électriques. Implanté prioritairement dans les zones d’activité, OREVE propose une solution performante, fiable et sécurisée pour accompagner la transition électrique des entreprises et des collectivités, partout en France.
Si le secteur bouillonnant des infrastructures de chargement et des services de mobilité électrique vous intéresse et que vous souhaitez travailler dans un cadre technique exigeant et stimulant, rejoignez-nous !
Au sein d'une équipe technique de 20 personnes, vous intervenez directement sur la plateforme data dédiée à l'infrastructure et la gestion de la recharge de véhicules électriques (EV charging). Vous évoluez dans un domaine à fort impact environnemental, avec des enjeux de traitement, de qualité et de valorisation de la donnée (transactions, facturation, reporting).
Vos missions en détail :
• Architecture & Données :
o Concevoir et implémenter des modèles de données supportant la recharge de véhicules électriques (traitement des transactions, facturation, reporting, etc.).
o Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT en Python et sur les services AWS.
• Qualité & Bonnes pratiques :
o Garantir la qualité, la cohérence et la documentation des données sur l'ensemble du cycle de vie.
o Contribuer aux décisions d'architecture, aux standards de données et aux bonnes pratiques au sein de l'équipe data.
• Collaboratif & Support analytique :
o Collaborer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et les traduire en solutions data.
o Préparer des jeux de données et contribuer aux livrables de reporting / BI.
Expertise technique :
• Core Stack : Python, PySpark (SparkSQL et API DataFrame)
• Data & Orchestration : AWS Glue (jobs et DataCatalog), AWS Lambda, Athena, pipelines ETL/ELT
• Base de données & Requêtes : PostgreSQL, SQL (optimisation Postgres, SparkSQL, Athena)
• DevOps & Infrastructure : AWS
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