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Nicholson SAS

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458 - Data Engineer – Data Lake / Data Warehouse / Machine Learning

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Description

Informations sur la mission

  • Localisation : Guyancourt

  • Présence sur site : 3 jours par semaine

  • Télétravail : 2 jours par semaine

  • TJM : 510 €

  • Démarrage : ASAP

  • Date de fin : 07/09/2029

Contexte et missions

Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur l’ensemble des étapes de mise à disposition des données issues d’environnements On-Premise et Cloud, afin de répondre aux besoins en datamarts, datavisualisation et analyses.

À ce titre, vos principales responsabilités seront les suivantes :

  • Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes et évolutifs.

  • Mettre en œuvre les processus d’ingestion, de transformation et d’optimisation de la qualité des données.

  • Traiter des données provenant de sources hétérogènes.

  • Concevoir et implémenter des modèles de données adaptés aux usages analytiques : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts.

  • Collaborer avec les Data Analysts pour répondre efficacement aux besoins métiers.

  • Concevoir des tableaux de bord alimentés par les flux de données développés.

  • Piloter et coordonner de manière autonome la mise en œuvre des projets confiés.

  • Appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance, de documentation et d’industrialisation des traitements.

  • Assurer une veille technologique et proposer des évolutions d’architecture.

  • Développer des maquettes et prototypes reposant sur des algorithmes de Machine Learning afin d’exploiter des modèles de données prédictifs.

  • Prendre en charge les activités de RUN et les évolutions des processus et modèles de données en environnement de production.

Profil recherché

Compétences recherchées

  • Data Engineering

  • Data Sharing

  • Data Lake

  • Data Warehouse / Datamart

  • Data Processing

  • Conception et développement de flux de données

  • Modélisation de données

  • Environnements On-Premise et Cloud

  • Data Visualisation

  • Machine Learning

  • Gouvernance et qualité des données

  • Industrialisation des traitements

Skills

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