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Publié il y a 6 jours

Ingénieur Data H/F

Localisation
Gevrey-Chambertin - 21
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau
Rémunération
36 000 - 48 200€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
48k€
Sous le marché
43k€fourchette habituelle54k€
Cette offre : 42k€

Basé sur 559 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–54k€, médiane 48k€. Cette offre (42k€) est sous la fourchette.

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Description du poste

Depuis plus de 15 ans, notre pôle Data accompagne nos clients dans la mise en oeuvre de projets de Business Intelligence et Data Analytics.

Nos atouts : l'expertise technique, la réactivité et surtout notre capacité à comprendre les données et les besoins de nos clients, dont les environnements sont très variés (secteur public, santé, énergie, agroalimentaire...).

Nous concevons et déployons des plateformes data robustes, modernes et utiles aux métiers : data warehouse, data lake, architectures temps réel, gouvernance et valorisation des données.

Afin d'accompagner ces projets et pour renforcer le pôle, nous ouvrons un poste d'Ingénieur·e Data, avec une réelle expérience terrain et une solide culture data.

Rattaché·e au responsable du Pôle et au sein d'une équipe d'une quinzaine de personnes, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, de bout en bout, et aurez pour missions de :

* Concevoir et mettre en oeuvre des architectures data warehouse et data lake modernes et scalables
* Développer des pipelines de données fiables et performants, depuis la collecte jusqu'à la mise à disposition
* Transformer, structurer et fiabiliser les données en comprenant tous les aspect métier associés
* Participer aux bonnes pratiques et à l'amélioration continue de l'équipe Data Atol CD

Environnement technique :

* Architectures Data : Data Warehouse, Data Lake, Lake House, Data Mesh
* Data-Preparation : Talend, Apache HOP, NiFi, Dataiku, Python, DBT, Spark, Airflow, Airbyte...
* Base de données : PostgreSQL, Oracle, MS SQL Server, MongoDB, Cassandra, ClickHouse
* Data-visualisation : Power BI, Tableau, DigDash, Qlik, Apache Superset, ELK
* Méthodologies projet : mode produit, agile, itératifUsine logicielle et déploiement : Git, Gerrit, Jenkins, Docker, Kubernetes

_(Cette liste est donnée à titre d'information, elle ne constitue pas les critères de compétences techniques attendues.)_

Exigences du poste

Stack technique :

Data WarehouseData LakeLake HouseData MeshTalendApache HOPApache NiFiDataikuPythonDBTApache SparkAirflowAirbytePostgreSQLOracleSQL ServerMongoDBCassandraClickHousePower BITableauDigDashQlikView/QlikSenseSupersetELK StackGitGerritJenkinsDockerKubernetes

Plan d'action

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