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Publié il y a 54 jours

Data Engineer H/F

Entreprise
Localisation
Clamart - 92
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Rémunération
65 000 - 75 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Au-dessus du marché
43k€fourchette habituelle55k€
Cette offre : 70k€

Basé sur 563 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–55k€, médiane 48k€. Cette offre (70k€) est au-dessus de la fourchette.

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Description du poste

🛠️ Data Engineer

📍 Localisation : Clamart - 2 jours de télétravail par semaine

💼 Contrat : CDI

💰 Rémunération : 65k - 75k annuels bruts fixes selon expérience et compétences

🗓️ Date de démarrage : ASAP (possibilité d'attendre 3 mois de préavis si besoin)

🎯 Contexte :

Dans le cadre du développement de son activité Data & IA, une société de conseil et d'intégration renforce ses équipes avec un profil Data Engineer expérimenté capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions data modernes au service des enjeux métiers.

Le poste s'inscrit dans un contexte de forte croissance autour des plateformes Data, de la valorisation de la donnée et de la modernisation des architectures existantes, auprès d'acteurs publics et privés.

Au sein d'équipes Data pluridisciplinaires, le rôle combine expertise technique, conception de solutions robustes, industrialisation des traitements et accompagnement des équipes sur les bonnes pratiques Data.

🔧 Missions & périmètre d'intervention :

Le Data Engineer Senior intervient sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la collecte des données jusqu'à leur mise à disposition auprès des équipes métiers.

Conception & développement de solutions Data :

  • Concevoir et développer des pipelines de données fiables, performants et maintenables.
  • Développer des traitements batch, temps réel et streaming selon les besoins métiers.
  • Participer à la mise en place de plateformes Data Lake, Data Warehouse et Data Lakehouse.
  • Modéliser et structurer les données selon les bonnes pratiques (modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault).

Industrialisation & mise en production :

  • Mettre en place et maintenir des workflows d'orchestration et de transformation de données.
  • Automatiser les déploiements avec les pratiques CI/CD, DataOps et Infrastructure as Code.

Exigences du poste

Stack technique :

PythonSQLApache SparkApache KafkaAirflowData LakeData WarehouseData LakehouseData VaultCI/CDDataOpsInfrastructure as Code

Plan d'action

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