POSTE : Ingénieur Data - Data Engineer H/F DESCRIPTION : Skeelz accompagne l'un de ses clients partenaires, Nobori Partners, dans le développement de ses équipes ! Vous êtes passionné(e) de programmes de transformation digitale ? Vous êtes au bon endroit ! Nobori Partners : notre contexte Prêt(e) à transformer le paysage digital ? Bienvenue chez Nobori, l'entreprise où l'architecture prend vie ! Depuis notre création en 2021, nous avons rassemblé une équipe passionnée et dynamique, unie par l'envie de relever ensemble des défis ambitieux. Imaginez co-construire des solutions qui transforment des géants du CAC40 et des startups audacieuses ! Avec nous, vous plongerez dans des projets captivants, du conseil à la tech, tout en cultivant votre curiosité et votre soif de dépassement. Et aujourd'hui, nous avons une mission spéciale : intégrer un(e) Ingénieur(e) Data. Pourquoi ce poste ? Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Data passionné(e) pour rejoindre une mission stratégique au sein d'un grand groupe international du secteur bancaire. Dans un environnement où les données jouent un rôle clé dans la prise de décision, vous serez responsable de la conception, de l'architecture et de la mise en oeuvre de pipelines de données robustes et évolutifs. Votre mission principale consistera à garantir un flux de données fluide, structuré et sécurisé entre les différentes entités du groupe. Vous collaborez directement avec les parties prenantes en amont (applications owners, data providers) et en aval (Data Consumers, Data Analysts, Data Scientists) afin de définir les exigences des pipelines de données et de mettre en place des solutions répondant aux besoins des parties prenantes en aval via des API, des vues matérialisées, etc. Au quotidien, vous travaillez en étroite collaboration avec le Data Analyst pour l'agrégation et la préparation des données. Vous interagissez également avec les équipes en charge de la sécurité, de la continuité et de l'architecture IT afin de valider les actifs informatiques que vous concevez et développez. Vos missions principales - Vous travaillez sur l'ensemble des étapes du projet allant de l'appropriation des données à leur analyse, en prenant en charge l'intégration, la transformation, le stockage et la maintenance des données. - Vous mettez en place des pipelines de données en batch et en streaming afin de les intégrer dans le Data Warehouse. - Vous réalisez des activités sous-jacentes essentielles telles que l'architecture des données, la gestion des données, le DataOps et la sécurité. - Vous effectuez la transformation et la modélisation des données pour convertir les données OLTP en OLAP, accélérer les requêtes et mieux répondre aux besoins métiers. - Vous servez les différentes parties prenantes de l'organisation en leur fournissant un accès optimisé à des données standardisées, leur permettant ainsi d'être plus efficaces dans la mise en oeuvre de cas d'usage, la création de tableaux de bord et l'aide à la prise de décision. Votre profil : Ce dont vous avez besoin pour vous révéler chez nous Expérience & formation - Vous êtes diplômé(e) d'une formation en informatique, en ingénierie ou en data science (Master ou équivalent). - Vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en tant qu'Ingénieur(e) Data ou sur un poste similaire. Compétences techniques - Vous maîtrisez les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données, notamment les architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse. - Vous avez une expertise avancée en SQL, Python, Golang et TypeScript. - Vous maîtrisez le protocole HTTP ainsi que les bonnes pratiques des API REST. - Vous concevez et mettez en oeuvre des pipelines de données en batch et en streaming avec Kafka. - Vous utilisez Git pour le versioning de code et appliquez les meilleures pratiques en intégration et déploiement continus (CI/CD). - Vous développez du code clair, modulaire, réutilisable et extensible, en respectant les standards de qualité et de test de l'ingénierie logicielle. - Vous orchestrez les traitements de données à l'aide d'outils tels que Airflow ou Dagster. - Vous maîtrisez les techniques de modélisation des données (3NF, Kimball, Vault). - Vous possédez une bonne connaissance des moteurs de traitement de données comme Spark et Trino. - Vous comprenez les principes du cloud et de la gestion des infrastructures, incluant IAM, Logging, Terraform et Ansible. - Vous êtes familier(e) avec les couches d'abstraction des données (Data Abstraction Layers/ DAL, qu'il s'agisse de stockage objet, bases relationnelles, NoSQL, bases documentaires ou bases en graphe. - Vous savez au