POSTE : Data Engineer H/F DESCRIPTION : Rejoignez SIBYLONE et libérez votre potentiel ! SIBYLONE, société de conseil spécialisée dans les systèmes d'information data (conseil en architecture, Conseil métier et mise en oeuvre de data-plateformes et d'applications), aide ses clients à exploiter la pleine valeur de leurs données, un levier stratégique essentiel pour le développement, la rentabilité, l'optimisation des processus et le risk management. Ce que Nous Faisons Nos consultants, spécialistes reconnus, s'appuient sur une connaissance approfondie de l'activité business de nos clients, en lien avec nos trois piliers : le Métier, la Data et le Projet. SIBYLONE emploie environ 200 salariés et réalise un chiffre d'affaires de 30 millions d'euros en fournissant des services de haute qualité à de grandes entreprises. Une Filiale du Groupe Smart 4 Engineering : Créé en 2020, le groupe compte aujourd'hui 12 marques en France, en Italie, en Espagne et au Portugal dans le domaine de l'ingénierie et de l'IT. Avec près de 3 500 ingénieurs et consultants hautement qualifiés, nous offrons des services dans des domaines porteurs comme le Digital, la Data, l'Intelligence Artificielle, la Cybersécurité, le Cloud et le Software. Type de contrat : CDI uniquement Localisation : IDF Salaire : 52-58K Vos missions : En tant que Data Engineer, vous serez responsable de la conception, du développement et de l'optimisation des infrastructures data pour répondre aux besoins métiers. Vos missions principales incluront : - Conception et développement de pipelines data : - Créer, optimiser et maintenir des pipelines ETL/ELT pour extraire, transformer et charger des données massives. - Automatiser les flux de données pour garantir une disponibilité et une qualité optimales. - Gestion des infrastructures data : - Travailler avec des environnements distribués (Hadoop, Spark) pour traiter des volumes importants de données. - Configurer et optimiser des solutions cloud (GCP) pour le stockage et le traitement des données. - Collaboration avec les équipes métiers et data : - Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, Data Analysts et équipes métiers pour comprendre leurs besoins et fournir des solutions data adaptées. - Participer à la modélisation des données et à la création de schémas optimisés (Data Warehouse, Data Lake). - Optimisation des performances : - Améliorer les requêtes SQL et les traitements Spark pour garantir des performances optimales. - Surveiller et résoudre les problèmes de latence ou de scalabilité dans les pipelines. - Veille technologique : - Rester à jour sur les nouvelles technologies et bonnes pratiques en ingénierie data (ex : évolutions de GCP, Spark, Hadoop). - Proposer des améliorations continues pour moderniser les infrastructures data. - Documentation et formation : - Rédiger une documentation technique claire pour les pipelines et infrastructures. - Former les équipes métiers à l'utilisation des outils et processus data. Expérience et formation - Expérience : 4 à 6 ans minimum en tant que Data Engineer, avec une expérience avérée sur des projets data complexes. - Formation : Bac +5 en informatique, data science, ingénierie ou équivalent. Compétences techniques obligatoires - Maîtrise des outils Big Data : - Spark : Expérience en développement de jobs Spark (PySpark, Scala). - Hadoop : Connaissance des écosystèmes Hadoop (HDFS, YARN, Hive). - Cloud (GCP) : - Expérience avec Google Cloud Platform (GCP), notamment : - BigQuery (requêtes, optimisation). - Dataflow (pipelines de traitement). - Langages et outils : - SQL avancé (requêtes complexes, optimisation). - Python (librairies : Pandas, PySpark). - Outils de versioning : Git. - Maîtrise de l'anglais : un atout majeur. - Connaissance des architectures data : - Data Warehouse (ex : Snowflake, BigQuery). - Data Lake (stockage et traitement de données non structurées). - Modélisation de données (schémas en étoile, flocon). Compétences transverses - Autonomie et rigueur : Capacité à travailler sur des projets complexes avec peu de supervision. - Esprit d'équipe : Collaboration avec les Data Scientists, Analysts et équipes métiers. - Résolution de problèmes : Capacité à diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques rapidement. - Communication : Aisance pour expliquer des concepts techniques à des non-experts. Atouts supplémentaires - Expérience avec d'autres outils cloud (AWS, Azure). - Connaissance des outils de monitoring (ex : Prometheus, Grafana). - Expérience en machine learning ou IA (un plus). - Certification GCP (Google Cloud Professional Data Engineer). Les + Sibylone ! Ce Que Nous Offrons ! - Une culture d'excellence : Nous exigeons le meilleur de nos collaborateurs tout en cultivant la cohésion et l'esprit d'équipe. - Engagement RSE : Labellisation Ecova