Ingénieur de données

• Practice Data

• Location Newport News, United States

Vos missions

Architect & Build  Jouez un rôle clé dans l'élaboration de la vision stratégique et assurez le pilotage technique d'un projet d'envergure, mené entièrement à partir de zéro, visant à reconstruire et à moderniser notre plateforme d'entrepôt de données.
Résoudre les problèmes  Relever de manière proactive les défis complexes liés à l'ingénierie des données, en mettant en œuvre des solutions innovantes qui améliorent les performances, la résilience et l'évolutivité.
Collaborer  Participer activement aux pratiques agiles, en apportant votre contribution au sein d'équipes transversales qui répondent de manière dynamique aux besoins en constante évolution en matière d'ingénierie des données dans l'ensemble de l'organisation.
Sécurité  Veiller au respect rigoureux des meilleures pratiques en matière de gouvernance des données, de sécurité, de conformité et d'intégrité de l'information.
S'impliquer  Collaborer étroitement avec les équipes internes et les parties prenantes afin de favoriser l'adoption et la bonne compréhension des initiatives et des solutions en matière de données.
Diriger et encadrer  Jouer le rôle de mentor auprès d'une équipe d'ingénieurs motivés et curieux, en les guidant activement et en renforçant leurs compétences et capacités techniques.

🔍 Ce que nous recherchons

5 ans d'expérience dans le domaine de l'ingénierie logicielle ou de l'ingénierie des données, ou dans des domaines connexes
Capacité avérée à contribuer à la conception architecturale et à l'exploitation continue de systèmes d'entrepôts de données à grande échelle, en s'appuyant sur des frameworks d'orchestration « as-code » tels qu'Airflow ou Dagster
Expérience avec des solutions modernes de data warehousing (par exemple, Fabric, Snowflake, Databricks)
Une solide expérience en SQL pour la modélisation, l'optimisation et l'analyse des charges de travail
Connaissance des outils d'analyse, d'intelligence économique ou des plateformes de visualisation des données
Une solide expertise en Python et dans les outils modernes open source d'ingénierie des données, notamment Spark, Parquet et dbt
Maîtriser la mise en place de systèmes cloud-native évolutifs à l'aide des technologies de conteneurisation et d'orchestration (Docker, Kubernetes, etc.)
Maîtrise des pratiques essentielles du DevOps, notamment le contrôle de version, l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) automatisés, etc.
Une passion profonde pour l'accompagnement technique et le partage des connaissances
Atout : expérience des API REST, de GraphQL / OData et de l'architecture orientée événements

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