Data engineer

À propos de l'entreprise Erasteel est un leader mondial spécialisé dans la production d'aciers rapides et de solutions métallurgiques avancées. Avec une expertise reconnue dans le recyclage des métaux et les technologies de pointe, l'entreprise s'engage à fournir des matériaux innovants et durables pour des applications industrielles exigeantes. Rejoindre Erasteel, c'est intégrer une équipe internationale tournée vers l'excellence, l'innovation, et la durabilité. À propos du poste L'Ingénieur(e) Senior en Données est chargé(e) de concevoir, d'implémenter et de maintenir des pipelines de données robustes pour soutenir les projets financiers, commerciaux et de fabrication IoT de l'organisation. Le poste met l'accent sur la modélisation avancée des données, leur préparation pour des initiatives de data science et l'intégration des technologies de pointe, principalement sur Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, et potentiellement les services de pipelines AWS IoT. Responsabilités Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données pour les projets financiers, commerciaux et IoT. Construire et gérer des modèles de données dans Azure Synapse Analytics pour permettre l'analyse avancée, le reporting et l'intelligence d'affaires. Utiliser Azure Data Factory pour créer et orchestrer des workflows ETL/ELT en intégrant des sources de données variées. Préparer les données pour les projets de data science, notamment en les nettoyant, transformant et organisant pour l'analyse avancée. Garantir l'intégrité, la qualité et la gouvernance des données à travers les workflows et les modèles. Optimiser les processus de données en termes de performance, d'évolutivité et de rentabilité. Implémenter les meilleures pratiques en matière de sécurité des données, contrôle d'accès et conformité pour les ensembles de données sensibles. Collaborer avec des équipes transverses pour intégrer et automatiser les workflows de données. Gérer les responsabilités FinOps, en veillant à l'utilisation efficiente des ressources cloud et à l'optimisation des coûts pour les plateformes Azure et AWS. Qualifications Formation : Diplôme de licence en informatique avec 10 ans d'expérience ou un master avec au moins 5 ans d'expérience en informatique, technologies de l'information ou mathématiques appliquées. Expérience : Minimum 5 ans d'expérience en ingénierie des données, avec une solide expertise sur Azure ; une expérience des services de données AWS est un plus. Expertise en Azure Synapse Analytics et Azure Data Factory. Maîtrise avancée de SQL, Python et Java. Expérience avec des frameworks de traitement des big data comme Apache Spark (atout). Expertise en modélisation des données et en préparation de données pour des projets de data science et de machine learning. Compétences en pipelines ETL/ELT, transformation des données et workflows d'intégration. Bonne connaissance de l'architecture des données, de la modélisation et des principes d'entreposage de données. Familiarité avec les workflows de machine learning et capacité à structurer les données pour l'analyse avancée. Excellentes compétences en résolution de problèmes, optimisation des workflows de données. Connaissance des pratiques de sécurité des données et de gouvernance dans le cloud. Compétences en communication et collaboration pour travailler efficacement avec des équipes transverses, y compris des parties prenantes métiers et des data scientists. Une expérience dans des projets IoT et de traitement des données en streaming est fortement appréciée. Excellente maîtrise de l'anglais exigée. Salaire : 45 à 55 KE annuel