Data Engineer (IT)

Contexte de la missionNous cherchons un candidat capable de s?adapter à l?environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l?équipe qu?il va rejoindre :

• Qui saura travailler de manière autonome
• Disposant d?un bon sens de l?organisation et de la rigueur
• Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires

Objectifs et livrablesActivité principale A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes :

• Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données
• Conception et développement de traitements de données
• Réalisation d?études statistiques
• Présentation de résultats sous la forme de rapports d?étude ou de tableaux de bord
• Diffusion et vulgarisation des résultats d?études

Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes :

• Lien entre la partie métier et la partie data science
• Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI
• Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs

Activité secondaire o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites Profil candidat: Stack technique de l'équipe : L'environnement technique du projet est le suivant :

• Python
• Postgre SQL
• Teradata
• Hadoop
• Jira / Confluence
• Git / Bitbucket
• PowerBI
• Powerpoint / Excel

Compétences attendues sur le profil

• Maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement, l'analyse de données et la modélisation statistique (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas)
• Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata.
• Proactif et autonome, avec une capacité à prendre des initiatives et à résoudre des problèmes.
• Expérience dans le recueil de besoins et l?animation d?ateliers métiers
• Capacités à communiquer efficacement et avec pédagogie
• Connaissance dans la rédaction de documents de cadrage du projet
• Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données