Ingénieur Data Science H/F (CDI)

SoyHuCe - Le centre d’excellence opérationnel en Data / IA et Web de JAKALA Nos équipes combinent les expertises nécessaires à la création de solution data clé-en-main : collecte, traitement, analyse, algorithmie, exploitation, intégration et UX/UI. Elles répondent ainsi à des cas d’usage variés, dans de multiples secteurs : retail, énergie, loisirs, industrie, assurance, secteur publique, santé…. Le Data Lab : expertise en Algorithmie, Data Science & IA avec capacité d’industrialisation ; en lead sur les projets R&D La Digital Factory : intégration des innovations dans des solutions web / app et mise à l’échelle auprès des utilisateurs Le Customer Success : accompagnement fonctionnel et gestion de projets En interne, toutes les initiatives sont valorisées : les idées, les avancées techniques et la montée en compétences, le tout dans une ambiance challengeante et bienveillante. Vous aurez l’opportunité de travailler sur des projets ambitieux et innovants, aux côtés d’experts reconnus, avec l’appui de partenariats technologiques de premier plan. Embrace Data – Make it count – Grow Together – Deliver our best – Be Purpose Driven Au sein de notre DataLab, tu travailles conjointement avec les Data Scientists, Data Engineers, MLE/MLOps engineer déjà en poste et tu es impliqué.e dans la prise de décisions liée aux solutions Data et à son évolution. Contribuer au développement de notre offre Data et à l’industrialisation de plateformes data pour nos clients Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des Plateformes digitales et des projets internes Définir l’architecture logiciel ETL / ELT en collaboration avec vos pairs Rédiger de la documentation technique (diagrammes UML, documentation d’API, …) Concevoir et développer des connecteurs entre les sources de données (internes et/ou externes) et la plateforme Concevoir et développer des pipelines de traitements de données (batch et/ou temps réel) dans un environnement Big Data Assurer une veille technologique et savoir mener à bien un projet de R&D Tu assures en autonomie les missions suivantes en interne ou auprès de nos clients grands comptes : Cartographier des données et des flux de données Implémenter des algorithmes d’analyse de données pour l’industrialisation Collecter, consolider et modéliser de gros volumes de données (Big Data, Data Warehouses, Data Lakes) Développer et automatiser des flux de données et leurs visualisations en dashboards, reporting S’assurer de la scalabilité, sécurité, stabilité et disponibilité des données de la plateforme Analyser les données web pour répondre aux questions métiers et participer à la construction de l’architecture Big Data De script ETL : Python (Pandas, API Rest, FaaS), Java (ex Kafka Connect, SOAP), Spark (PySpark, Databricks, Delta Lake) Connaissance conception et administration d’entrepôt de données : Snowflake, Big Query, PostgreSQL Cartographie des données Diplômé·e d’études supérieures dans le système d’information, computer sciences, big data (école d’ingénieurs, école spécialisée ou équivalent universitaire), tu justifies d’au moins 3 ans en Data engineering. Tu as une expérience significative sur la mise en place de pipelines complets de valorisation de données massives, de la collecte à la mise à disposition d’applications en passant par le traitement. La maîtrise de l’anglais est appréciée. Certification·s appréciée·s : GCP Professionnal Data Engineer OU Azure Data Engineer Associate OU AWS Solution Architect. Les avantages ~ Projets et missions sur des champs techniques très variés ~ Bureau en plein centre de Paris et de Caen ~ Télétravail possible jusqu’à 3 jours par semaine ~ Mutuelle d’entreprise ~50% de frais de participation pour les transports ~ Ticket restaurant d’une valeur de 10,83€ (60% prise en charge par l’employeur) Contrat Poste à pourvoir en CDI Poste ouvert aux personnes en situation de handicap Un entretien avec un Référent Technique Métier Un challenge technique au travers d’un cas usage personnalisé SoyHuCe

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Posted Date: 9/18/2024