Tech Lead Data Engineer H/F
À propos de nous Nous sommes le premier industriel de la donnée en Europe. Notre métier est de créer, manager et exploiter le patrimoine data de nos clients. Nous avons la conviction que chaque entreprise peut adopter une démarche innovante de gestion de la donnée et créer des cas d'usage disruptifs en réduisant l'impact écologique et en diminuant la dette technique. Nous comptons plus de 900 collaborateurs en mission chez nos clients grands comptes dans tout secteur d'activité : banque, assurance, santé, énergie, e-commerce, automobile, luxe, retail, transport, agritech... Avantages à travailler chez JEMS
- Une JEMS Académie au service de votre montée en compétences (formations et certifications sur les technologies de pointe)
- Un accompagnement personnalisé et un management de proximité pour vous proposer des évolutions de carrière
- Une intégration dans des communautés techniques et de pratiques JEMS (encadrement par des experts, échanges sur les bonnes pratiques, favoriser l'innovation...)
- Une entreprise reconnue "Great Place To Work"
- Des évènements et séminaires inoubliables, des soirées d'agence conviviales
- Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée
- Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions
- Rédiger les normes de développement
- Participer à la rédaction du manuel d'exploitation
- Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client
- Identifier et comprendre les besoins métiers
- Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors
- Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente)
- Le langage SQL
- Un langage objet (Python, JAVA, Scala)
- Un framework de calcul distribué
- Un bus de messages: Kafka, RabbitMQ
- Des Outils d'alimentation de données: Talend, Matillion, Stambia
- Des Moteurs de recherche: suite ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana), SolR, services Cloud
- Le Stockage des données: stockage objet et/ou distribué (HDFS, deltalake ou blob/S3)
- L'intégration continue (Git, JUnit, SonarQube, Jenkins)
- Un cloud provider (AWS, GCP, Azure) ou une distribution Big Data (Hortonworks, Cloudera, Datastax)
- Les concepts de la modélisation relationnelle et non-relationnelle
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