Find your next tech and IT Job or contract Apache Airflow

Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

Contexte du poste Nous recherchons un Analytics Engineer / Data Engineer pour participer au développement d'une plateforme Data Analytics intégrée à une suite logicielle d'analyse technico-économique. En collaboration directe avec le Product Owner, vous serez responsable de l'implémentation des cas d'usage liés à la performance et aurez une vraie responsabilité sur la conception de l'architecture analytique et la modélisation des données. Missions principales Concevoir et faire évoluer l'architecture OLAP de la plateforme Modéliser les données selon les approches Kimball / étoile / flocon Développer et optimiser les transformations SQL et les modèles analytiques Concevoir les pipelines d'ingestion et d'orchestration avec Apache Airflow Développer des DAGs Python robustes, modulaires et maintenables Intégrer les données issues de bases OLTP vers l'environnement analytique Structurer les transformations avec dbt Implémenter et maintenir la couche sémantique avec Cube.js Concevoir les dashboards et métriques métiers sous Apache Superset Optimiser les performances, le cache et la gestion des droits d'accès / RLS Participer à l'industrialisation des développements avec Git et Docker

Ops - Data Engineering, DevOps ou DataOps Vitrolles ASAP Missions principales Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data. Gérer les incidents et les demandes des équipes projets et des utilisateurs. Participer à l'automatisation et à l'industrialisation des solutions. Réaliser les déploiements sur les différents environnements (intégration, préproduction, production). Contribuer à l'amélioration continue des outils d'exploitation et de déploiement. Participer au troubleshooting et à l'optimisation des performances des plateformes. Compétences requises Administration Dataiku Administration et optimisation Starburst / Trino Control-M (création de jobs, calendriers, dépendances, profiles de connexion) Cloud Public : AWS et/ou Azure DevOps et automatisation des déploiements Gestion des environnements de production critiques Compétences appréciées CI/CD Apache Airflow Kubernetes GitLab Grafana Power BI Docker Connaissances Agile / Scrum Notions de cryptographie Profil recherché Formation Bac+5 en informatique, systèmes d'information ou équivalent. Expérience de 3 à 7 ans dans des environnements Data Engineering, DevOps ou DataOps. Bonne capacité d'analyse et de résolution d'incidents. Autonomie, rigueur et esprit d'équipe. Appétence pour les environnements Big Data et Cloud. 2 seniors 2 confirmés