AkumenIA renforce son équipe opérationnelle pour relever les défis d’un marché en constante évolution et accompagner des clients de plus en plus exigeants sur les enjeux Data & IA. Rejoignez-nous en tant que Data Engineer et participez activement à des expériences enrichissantes en transformation Data et à l'accompagnement de clients plus conscients et plus exigeants vis-à-vis des enjeux Data & IA.

Le Data Engineer joue un rôle clé dans les projets Data & IA, en transformant des données brutes en informations exploitables. Il conçoit, teste et maintient des architectures et pipelines data à grande échelle, tout en assurant qualité, efficacité et accessibilité des données, en collaboration avec les autres membres de l'équipe. Les responsabilités du Data Engineer seront les suivantes : • Concevoir des solutions pour collecter, nettoyer, organiser et synthétiser de gros volumes de données (pour alimenter bases de données, datalakes et projets Big Data) • Co-élaborer le design technique des solutions suivant différents contextes et en fonction des contraintes clients • Apporter votre soutien sur les développements de projets Data de votre équipe • Développer, entretenir et utiliser votre expertise sur la stack Spark, Scala, BigData, Cloud ou On prem. • Participer à l’industrialisation du procédé pour les données les plus pertinentes dans le cadre des différents projets. • Contribuer à la documentation des projets et des choix techniques et rédaction des dossiers d’exploitation. • Travailler en étroite collaboration avec les Data Architect, autres développeurs et consultants. • Assurer une veille technologique et démontrer un intérêt pour le business sur lequel vous travaillez.

Vous êtes diplômé.e d'une école d'ingénieur de permier rang avec une compsante Tech et Data science ou d'un équivalant universitaire en Big data & IA. Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 ans en data avec un track record comportant projets data et expérience en cabinet de conseil. Vos compétences : Compétences techniques : • Maitrise des concepts liées aux pipelines Data et veille technologiques (ETLs, outils d’ingestions, etc.) • Maîtrise des bases de données • Transformation et préparation de données • Expérience de projets Data Engineering de bout en bout, y compris l’industrialisation (DevOps) • Suivi de projets suivant la méthodologie Agile • Connaissance des outils Data, On prem, hybrides ou sur le Cloud (SaaS). Compétences comportementales : • Expérience réussie en tant que data engineer • Capacité d’analyse et de conception • Capacité de synthèse • Capacité d’organisation • Esprit de Leadership • Esprit d’initiative • Capacité d’adaptation Environnement technique : • ETLs • Azure / AWS / GCP • Python • Spark • Scala • Hadoop • APIs • Databricks, Glue Studio, Big Query, etc. • Bases de données