Job position Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python)
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Nous recherchons un Data Engineer AWS
Anglais obligatoire
Compétences recherchées :
Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python)
Tâches à traiter :
- Compréhension des données scientifiques dans le domaine CMC pharmaceutique
-Clarification des besoins avec les parties prenantes, estimation des efforts pour la planification des améliorations d'ingénierie (PI)
-Bonne connaissance des pratiques Lean et Agile
-Ingénierie des données AWS : S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena
-Développement ETL/ELT : Python, Glue ETL, évolution de schémas, partitionnement
-Modélisation des données : modèles de domaine harmonisés, schémas en étoile/flocon de neige, gestion des métadonnées
-Optimisation SQL : réglage des performances d'Athena, conception de requêtes optimisée en termes de coûts, stratégies de partitionnement/élagage
-Tests et qualité : tests unitaires/d'intégration pour les pipelines, frameworks d'assurance qualité des données
-Documentation et transfert de connaissances : manuels d'exploitation, diagrammes d'architecture, planification et exécution du transfert de connaissances
-Expérience de migration : stratégie d'exécution parallèle, planification de la bascule, rétrocompatibilité, réconciliation des données
TJM : 380-400€ pour 5 ans d’expérience à 480€ pour 10 ans d’expérience
Candidate profile
Data Engineer AWS
Anglais obligatoire
Compétences recherchées :
Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python)
Tâches à traiter :
- Compréhension des données scientifiques dans le domaine CMC pharmaceutique
-Clarification des besoins avec les parties prenantes, estimation des efforts pour la planification des améliorations d'ingénierie (PI)
-Bonne connaissance des pratiques Lean et Agile
-Ingénierie des données AWS : S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena
-Développement ETL/ELT : Python, Glue ETL, évolution de schémas, partitionnement
-Modélisation des données : modèles de domaine harmonisés, schémas en étoile/flocon de neige, gestion des métadonnées
-Optimisation SQL : réglage des performances d'Athena, conception de requêtes optimisée en termes de coûts, stratégies de partitionnement/élagage
-Tests et qualité : tests unitaires/d'intégration pour les pipelines, frameworks d'assurance qualité des données
-Documentation et transfert de connaissances : manuels d'exploitation, diagrammes d'architecture, planification et exécution du transfert de connaissances
-Expérience de migration : stratégie d'exécution parallèle, planification de la bascule, rétrocompatibilité, réconciliation des données
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