Data Engineer- F/H

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l’IT et l’Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants.

Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. 

Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d’une entreprise où chaque talent compte !

Avanista recrute !

Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Data Engineer au sein de nos équipes pour l’un de nos clients.

Le contexte ?

Vous évoluez dans un contexte multi domaines/Clients (banque de détail, assurances, banque de marchés, asset management, etc.), vous êtes rattaché à l’équipe « Data4Ops », au sein du Domaine d’Expertise « Automatisation et Observabilité »
Cette équipe a la charge de structurer les données dites « opérationnelles » à savoir les données utiles à l’ensemble des métiers et équipes opérationnelles, en adéquation avec la stratégie Data  (basée sur les principes/concepts Data Mesh) et en relation avec le PM (Product Manager) Observabilité.


Vos missions ? 

• La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l’essor de nos infrastructures et l’évolution des technologies associées, ou encore l’automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de données devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l’organisation  (équipes applicatives et socles multiples et dispersées).  
• Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement :
• Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la Data Platform
• Accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Data Platform
• Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …)
• Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données