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Data Engineer H/F

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Estimation
48k€fourchette habituelle65k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 26 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 55k€ (48k€–65k€).

Salaire du marché pour Data Engineer à Paris : médiane 55 000 €/an, P25–P75 : 47 500–65 000 €/an, n = 26 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le besoin

Contexte

Dans le cadre d'un programme stratégique et transverse, vous rejoignez une équipe travaillant sur la visibilité et l'optimisation des coûts liés à la GenAI.

La mission se situe à la croisée de la Data, du Cloud, de la Finance et de la transformation. L'objectif est de construire le socle technique permettant de collecter, fiabiliser, agréger et analyser les dépenses liées à l'IA provenant de différentes plateformes et entités.

Missions

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT pour l'ingestion des données de coûts liés à l'IA.
  • Concevoir et implémenter des modèles de données adaptés au suivi et à l'allocation des coûts.
  • Développer et optimiser les bases de données utilisées pour les analyses et le reporting.
  • Mettre en place des contrôles automatisés de qualité des données ainsi que des dispositifs de monitoring.
  • Contribuer au développement de dashboards de suivi des coûts et de solutions d'analyse.
  • Travailler avec différentes sources de données et plateformes Cloud.
  • Collaborer avec des équipes techniques et métier dans un environnement transverse et international.
  • Garantir la fiabilité, la qualité et la scalabilité des solutions développées.

Environnement technique

  • Python
  • SQL
  • Databricks
  • Power BI
  • ETL / ELT
  • Data Modeling
  • Bases de données
  • Data Quality / Monitoring
  • Cloud
  • FinOps / Cloud Cost Management

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • SQL
  • Databricks
  • Power BI
  • ETL
  • Modélisation de données
  • Cloud
  • FinOps

Un plus

  • GenAI
  • Finance (domaine)
  • Artificial Intelligence
  • Reporting / Dashboards
  • Monitoring / Observability
  • Business Intelligence
  • Data Quality
  • Database

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Plan d'action

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