Consultant.e Data engineer Senior

Rejoignez Kanbios, une entreprise en pleine croissance spécialisée dans la data. En tant que Data Engineer Senior, vous serez responsable de la conception et de la maintenance de pipelines de données robustes, garantissant la qualité et l'intégrité des données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes clientes pour améliorer et optimiser les infrastructures de données, et vous participerez à l'intégration de nouveaux outils et technologies. Vous bénéficierez d'un environnement de travail stimulant, d'une culture d'apprentissage continu et d'un management de proximité bienveillant.

Missions

• Participer à l’analyse des besoins des clients et à la définition des solutions techniques adaptées.
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données, en veillant à la qualité, l’intégrité et la sécurité des données.
• Produire des contenus de partage d’expertise et de formation continue pour l’équipe, et participer à la construction de propositions commerciales.

Profil recherché

Nous recherchons un profil diplômé d’une g rande école d’ingénieurs (top 10) justifiant de 4 à 7 ans d’expérience en Data Engineering, i ncluant la conception et la mise en place d’architectures de données.

Les soft skills essentielles :

• Esprit analytique : Compétence à analyser des données et à tirer des conclusions significatives pour améliorer les processus.

• Collaboration & Adaptabilité : Aptitude à travailler efficacement avec des équipes multidisciplinaires, y compris les équipes de Data Science, IT et BI.

• Organisation : Excellente gestion du temps et des priorités pour gérer plusieurs projets simultanément.

• Proactivité : Initiative à anticiper les besoins et à proposer des solutions innovantes.

• Communication claire : Capacité à expliquer des concepts techniques de manière compréhensible aux parties prenantes non techniques.

Les hard skills fondamentaux :

• Bonne maîtrise de technologies Big Data, par exemple: Hadoop, Spark, Kafka, BigQuery…

• Expérience avec des bases de données relationnelles et non relationnelles : SQL, NoSQL comme MongoDB, Cassandra, Neo4J, etc.

• Compétences en développement (par exemple : Python, Java, Scala…)

• Expérience avec les services cloud (par exemple : AWS, Azure, Google Cloud)

• Connaissance des outils d’orchestration comme AirFlow.

Hard skills complémentaires :

• Connaissance des pratiques DevOps et CI/CD appliquées aux pipelines de données

• Familiarité́ avec les outils de BI et de visualisation de données : Tableau, Power BI, etc.).

• Capacité à travailler dans des environnements Agile/Scrum.

• Bonnes compétences en communication et capacité à vulgariser des concepts techniques pour des non-spécialistes.

• Capacité à comprendre les enjeux métier.

Certifications pertinentes (ex : Microsoft Certified: Azure Data Engineer, Google Professional Data Engineer, etc.) sont un plus.