Data Engineer
Paris, France
Locala
We help leading brands efficiently plan, buy and measure local campaigns on a global scale.Nous recherchons pour notre dĂ©partement Produit, un(e) Data Engineer travaillant Ă Paris. Nous sommes une Ă©quipe soudĂ©e et dĂ©vouĂ©s, qui place la collaboration et lâesprit dâĂ©quipe au-dessus de tout. Individuellement, nous jouissons dâune grande libertĂ© dans notre travail, tout en partageant les mĂȘmes objectifs avec lâensemble de lâĂ©quipe et en bĂ©nĂ©ficiant toujours de son soutien.
En tant que Data Engineer, vous jouerez un rĂŽle essentiel dans la conception, le dĂ©veloppement et lâoptimisation de notre infrastructure Big Data. Vous travaillerez en collaboration avec nos Data Scientists, nos analystes et nos ingĂ©nieurs logiciels pour garantir lâefficacitĂ© de la collecte, du stockage, ainsi que le traitement dâĂ©normes ensembles de donnĂ©es, tout en mettant lâaccent sur lâoptimisation des coĂ»ts.
Vous serez amenĂ© Ă collaborer avec une Ă©quipe produit dynamique pour faire Ă©voluer notre plateforme dâinsights, dĂ©diĂ©e Ă la crĂ©ation dâaudiences et Ă lâĂ©laboration de plans mĂ©dia, dĂ©jĂ adoptĂ©e par nos Ă©quipes internes et nos clients. Aux cĂŽtĂ©s dâun autre Data Engineer et en Ă©troite collaboration avec les dĂ©veloppeurs Front-end, Back-end et les Data Scientists, vous concevrez des pipelines de donnĂ©es permettant dâanalyser la performance des marques ainsi que les tendances de comportement des consommateurs.
VOTRE ROLE :
- Vous exploiterez pleinement votre expertise sur Databricks et Delta Lake pour concevoir, dĂ©velopper et maintenir des pipelines robustes dâingestion, de traitement et de transformation de donnĂ©es massives issues de sources variĂ©es et ce avec un haut niveau dâexigence sur la qualitĂ© et la cohĂ©rence.
- Vous optimiserez en continu les flux de donnĂ©es, les systĂšmes de stockage et les ressources cloud afin dâallier performance, fiabilitĂ© et maĂźtrise des coĂ»ts.
- Vous mettrez en place des processus ETL résilients et standardisés, assurant une intégration fluide et fiable des données dans notre écosystÚme analytique.
- Vous garantirez lâintĂ©gritĂ© des donnĂ©es grĂące Ă des mĂ©canismes rigoureux de validation, de nettoyage et de contrĂŽle qualitĂ©.
- Vous superviserez les performances des pipelines et ajusterez lâinfrastructure pour dĂ©passer les standards de performance.
- Vous appliquerez des mesures de sécurité avancées pour protéger les données sensibles et assurer la conformité avec les réglementations (comme le RGPD).
- Vous contribuerez à la structuration des connaissances en maintenant une documentation claire, à jour et partagée avec les équipes.
- Vous collaborerez étroitement avec des équipes pluridisciplinaires (Produit, Data Science, Back-end, etc.) pour comprendre les besoins métiers et soutenir les initiatives data à fort impact.
VOS QUALIFICATIONS :
- DiplÎme de niveau licence ou master en informatique, génie logiciel ou dans un domaine connexe, avec au moins 3 ans d'expérience professionnelle.
- Solide expertise des technologies Big Data et du traitement des données en temps réel, incluant Databricks, les architectures Data Lake, Apache Spark et les systÚmes distribués.
- Maßtrise du langage de programmation Python et avoir une bonne expérience avec un langage JVM.
- Expérience avérée en tant que Data Engineer dans un environnement Big Data, avec gestion et traitement de grands volumes de données.
- Excellentes capacitĂ©s dâanalyse et de rĂ©solution de problĂšmes, avec une forte aisance Ă Ă©voluer dans un environnement agile et collaboratif.
- Aptitude Ă communiquer efficacement, y compris Ă vulgariser des concepts techniques complexes pour un public non technique.
- Bonne compréhension des enjeux liés à la sécurité des données et à la confidentialité, notamment en lien avec le RGPD.
- Une expĂ©rience dans lâoptimisation des coĂ»ts sur des infrastructures Big Data cloud constitue un atout important.
- MaĂźtrise du français et de lâanglais, Ă lâoral comme Ă lâĂ©crit.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: Agile Architecture Big Data Databricks ETL Pipelines Python Spark
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