Ingénieur Data Modeling

À propos de l’offre d’emploi :

Capgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie, rassemble des équipes d'ingénieurs, de scientifiques et d'architectes pour aider les entreprises les plus innovantes dans le monde à libérer leur potentiel.

Des voitures autonomes aux robots qui sauvent des vies, nos experts en technologies digitales et logicielles sortent des sentiers battus en fournissant des services uniques de R&D et d'ingénierie dans tous les secteurs d'activité.

Rejoignez-nous pour une carrière pleine d'opportunités, où vous pouvez faire la différence et où aucun jour ne se ressemble.

À propos de l'offre :

Nous recherchons un Ingénieur Data Modelling confirmé, titulaire d’un Bac+5 et disposant d’une expérience significative dans la modélisation et la structuration des données.

Le rôle consiste à concevoir, développer et optimiser des modèles de données pour des environnements analytiques complexes (Data Lakes, Data Warehouses), tout en collaborant étroitement avec les équipes métiers et techniques afin d’assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données au sein de l’organisation.

Profil recherché :

Formation :

Bac+5 / Diplôme d’ingénieur ou Master en :

• Data Engineering,
• Informatique,
• Business Intelligence,
• Statistiques / Data Science,
• ou tout autre domaine équivalent en lien avec la modélisation et la gestion des données.

Expérience :

• Concevoir et développer des modèles de données adaptés aux Data Lakes et Data Warehouses.
• Définir les structures de données, les schémas et les relations entre les entités pour garantir une architecture robuste et évolutive.
• Optimiser les modèles pour assurer les performances, la scalabilité et la qualité des traitements analytiques.
• Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins et les traduire en modèles de données pertinents.
• Garantir la qualité, l’intégrité et la cohérence des données tout au long des pipelines analytiques.

Compétences techniques :

• Solide maîtrise des technologies : SQL, Python, R, ainsi que des outils de visualisation Tableau et Power BI.
• Expérience avérée avec les solutions ETL et les plateformes de gestion et gouvernance de données : Informatica, Collibra, Talend.
• Connaissance des environnements Big Data, notamment Hadoop et Spark.
• Priorités techniques :
  • Modélisation de données, Data Warehousing, ETL
  • SQL, NoSQL, Big Data, Data Quality
  • Business Intelligence, Data Governance

  • Métadonnées, Normalisation, Schémas dimensionnels

Missions principales :

• Participer à la conception et à l’implémentation de solutions de Data Warehousing, incluant la modélisation relationnelle et dimensionnelle.
• Travailler sur les processus ETL/ELT pour structurer et transformer les données de manière fiable et performante.
• Utiliser et optimiser des environnements SQL, NoSQL et Big Data (Hadoop, Spark) pour répondre aux exigences métier.
• Développer et maintenir des modèles répondant aux normes de Data Governance, incluant métadonnées, normalisation et schémas dimensionnels.
• Analyser, structurer et formaliser les besoins afin de garantir l’alignement entre la vision métier et les modèles de données livrés.

Notre engagement et priorités:

Le groupe Capgemini encourage une culture inclusive dans un cadre multiculturel et handi-accueillant. En nous rejoignant, vous intégrez un collectif qui valorise la diversité, développe le potentiel de ses talents, s’engage dans des initiatives solidaires avec ses partenaires, et se mobilise pour réduire son impact environnemental sur tous ses sites et auprès de ses clients.

Capgemini est un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant près de 350 000 personnes dans plus de 50 pays. Fort de 55 ans d’expérience, nous sommes un partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie et des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution tels que le cloud, la data, l’Intelligence Artificielle, la connectivité, les logiciels, l’ingénierie digitale ou les plateformes.