Data Engineer AWS – Data Platform / IA (H/F)
Indexed description
Parce que notre développement repose sur des principes forts :
- Un profond respect de l’ensemble de nos parties prenantes : consultant(e)s, clients et fournisseurs. Car si le travail “ne fait pas le bonheur”, il peut cependant “faire le malheur”. Nous nous engageons donc à écouter et agir avec honnêteté.
- Une égalité des chances dans le traitement de nos candidatures et dans la gestion de carrière de nos salarié(e)s. Nous croyons en un milieu de travail où équité F/H, inclusion et diversité sont la norme.
- Une empreinte environnementale minimale, et sociétale maximale. C’est pourquoi, au-delà des missions que vous réaliserez, vous pourrez également contribuer à des projets que Davidson soutient : missions de solidarité internationale (avec Planète Urgence), bénévolat auprès d’associations (chaque Davidsonien(ne) dispose de 3 jours par an pour intervenir à leurs côtés), accompagnement d’étudiant(e)s issus de milieux peu favorisés (avec Article 1), investissement dans des startups développant des solutions innovantes, actions collectives et individuelles pour la réduction de notre impact carbone…
- Un Management adhocratique basé sur la mise en œuvre des principes de “l’entreprise horizontale” et du “management tribal”. Sur ce dernier point une précision d’importance : le bien-être au travail est un luxe qu’il faut pouvoir s’offrir en étant une entreprise “solide”. Ceci induit pour les Davidsonien(ne)s d’allier prises d’initiative, engagement et professionnalisme. Car “sans travail, le talent n’est qu’une sale manie”. Et cela nous incite à chercher à recruter des personnes… meilleures que nous…
Profil / Mission
Contexte
- Mission au sein d’un programme stratégique de transformation data et IA dans un grand groupe bancaire.
- Objectif : moderniser la Data Platform AWS afin d’alimenter des solutions d’IA (dont IA générative) et améliorer l’exploitation des données clients et ESG.
- Intervention sur le stream Data Platform (AWS Cloud), en production depuis 2022, avec des enjeux d’industrialisation, de performance et de sécurité.
- Définition et évolution de l’architecture Data Lake / Lakehouse
- Développement et industrialisation des pipelines de données
- Implémentation de solutions de data management AWS
- Mise en place des process CI/CD
- Contribution à un Data Lab
- Traduction des besoins métier en solutions techniques
- Participation aux mises en production et support en cas d’incident majeur
- AWS (services data)
- PySpark (AWS Glue)
- Java (API)
- GitHub / Copilot
- CI/CD
- 5+ ans d’expérience en Data Engineering
- Forte expertise Data Management
- Expérience Cloud AWS significative
- Contexte data volumétrique et critique
- Anglais professionnel obligatoire
- Autonomie
- Bon relationnel
- Réactivité
- Force de proposition
- Dynamisme
- Savoir bien communiquer
Nos Métiers
- Accompagnement à la mise en place d’une stratégie données
- Architecture Big Data
- Data visualisation
- Data science
- Infrastructures & Stockage : Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform), Cloudera,
- MapReduce, Hortonworks, mongoDB, Hadoop, Cassandra, Splunk, Redis, CouchDB
- Traitement de données : Spark, Scala, Kafka, Logstach, Elasticsearch, Hive, Storm, Flink
- Analytics : R, Python, SPSS&SAS, TensorFlow, Sickit learn
- Dataviz : grafana, dataiku, kibana, Tableau, Qlik, Outil propre JS
- Devops & containers : Docker, puppet, Jenkins, Sonar, Openshift, Kubernetes, Ansible
- Domaines : Machine Learning, Deep Learning
Create a free Caio profile to unlock more results and save your role and location preferences.
Unlock free search