đą Service / DĂ©partement : Data & IT
đ Localisation : Pornic / Sur site ou hybride
đ Statut : CDI
Description du poste
Mission principale
Concevoir, optimiser et automatiser les pipelines de données afin de structurer la gestion des données dans l'entreprise et d'accompagner la création d'une plateforme data en collaboration avec un prestataire.
Responsabilités et activités principales
Responsabilité 1 : Développement et maintenance des pipelines de données
â ActivitĂ© 1.1 : Concevoir et implĂ©menter des flux ETL/ELT pour intĂ©grer diffĂ©rentes sources de donnĂ©es (API, bases de donnĂ©es relationnelles, âŠ).
â ActivitĂ© 1.2 : Assurer la qualitĂ©, la cohĂ©rence, la modĂ©lisation et l'historisation des donnĂ©es dans la plateforme data.
Responsabilité 2 : Collaboration avec les équipes IT et Data
â ActivitĂ© 2.1 : Travailler avec l'Ă©quipe IT pour assurer l'intĂ©gration et la sĂ©curitĂ© des bases de donnĂ©es et des processus DevOps & CI/CD.
â ActivitĂ© 2.2 : Collaborer avec l'Ă©quipe Data pour fournir des datasets propres et exploitables, tout en mettant en place un systĂšme de versionning des donnĂ©es avec Git.
Responsabilité 3 : Accompagnement dans la mise en place de la plateforme data
â ActivitĂ© 3.1 : Travailler conjointement avec l'Ă©quipe Data et le prestataire pour dĂ©velopper l'architecture data et assurer son intĂ©gration technique.
â ActivitĂ© 3.2 : Participer au transfert de compĂ©tences pour limiter la dĂ©pendance externe et documenter les processus mis en place.
Responsabilité 4 : Optimisation et monitoring
â ActivitĂ© 4.1 : Mettre en place un systĂšme de monitoring des pipelines.
â ActivitĂ© 4.2 : AmĂ©liorer les performances des requĂȘtes SQL et des traitements de donnĂ©es.
Responsabilité 5 : Contribution aux initiatives IA et MLOps
â ActivitĂ© 5.1 : Assurer la mise en production et l'industrialisation des modĂšles de Machine Learning.
â ActivitĂ© 5.2 : Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraĂźnement et le dĂ©ploiement des modĂšles (CI/CD, monitoring des performances, retraining).
â ActivitĂ© 5.3 : Optimiser le stockage et le traitement des donnĂ©es utilisĂ©es par les modĂšles d'IA en assurant leur disponibilitĂ© et leur cohĂ©rence.
Profil :
Compétences et qualifications requises
Formation / Expérience
â đ Bac+5 en Informatique, Big Data, ou Ă©quivalent.
â đ ExpĂ©rience de 2 Ă 5 ans en tant que Data Engineer ou dans un rĂŽle similaire.
â â ExpĂ©rience dans un contexte de structuration de la data apprĂ©ciĂ©e.
Compétences techniques
1ïžâŁMaĂźtrise des langages SQL, Python (ou Scala).
2ïžâŁExpĂ©rience avec des bases de donnĂ©es relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et NoSQL (MongoDB, Redis, etc.).
3ïžâŁConnaissance des outils ETL/ELT et d'orchestration.
4ïžâŁBonne comprĂ©hension des Data Warehouses & architectures Cloud.
5ïžâŁNotions en DevOps & CI/CD pour l'automatisation des dĂ©ploiements et versionning avec Git.
Langues
â đ Français courant, anglais technique.
Compétences comportementales
â đĄ CapacitĂ© Ă travailler en Ă©quipe et Ă collaborer avec diffĂ©rents services.
â đ Esprit analytique et rĂ©solution de problĂšmes.
â đą Bonne communication pour Ă©changer avec les Ă©quipes.
â đŻ Autonomie et organisation pour gĂ©rer plusieurs projets simultanĂ©ment.
Profil du candidat
Savoir-ĂȘtre
âïž Rigueur et organisation pour garantir la fiabilitĂ© des flux de donnĂ©es.
âïž Esprit d'initiative pour proposer des solutions adaptĂ©es aux besoins mĂ©tiers.
âïž AdaptabilitĂ© dans un environnement en structuration.
âïž PĂ©dagogie pour accompagner les Ă©quipes internes sur les sujets data.
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