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Contexte : Le Data Engineer Python / AWS est chargé de concevoir et maintenir des pipelines de données efficaces au sein de l'équipe Power Data. Ce rôle exige une expertise approfondie en Python et AWS, ainsi que des compétences en ingénierie des données pour transformer les besoins commerciaux en solutions fonctionnelles basées sur les données. Livrables : Collecte de données Préparation et nettoyage des données à l'aide de Dataiku Création et maintenance de pipelines de données Ingestion de données dans un data lake Traitement et transformation des données selon des cas d'utilisation Intégration de Dataiku, services AWS et PowerBI Développement et maintenance de dashboards et rapports PowerBI Visualisation efficace des données Formation et mentorat sur les meilleures pratiques Compétences : Expérience en ingénierie des données (Data Engineering) Maîtrise de Python Expérience avec AWS Compétences en analyse de données et en création de modèles de données Connaissance de Dataiku et PowerBI Compétences en gestion de la qualité et sécurité des données Expérience en visualisation de données Anglais courant / Français est un plus Autres Détails : Télétravail 3 jours par semaine, intégration à une équipe à Bruxelles avec des déplacements occasionnels à Paris. Durée du contrat : 3 ans.

Nous recherchons pour le compte de notre client grand-compte dans l'Energie, un Lead data Engineer. Objectifs : Etre le/la référent(e) technique de la plateforme de données - coordination technique transverse Etre référent principale sur un sujet pilote Définir, mettre en œuvre et automatiser des pipes des données et gouvernance Assurer le Run notamment la MCO, la CI / CD et la mise en production en coordination avec l’équipe référente Préparer les pipelines Data en coordination avec l’architecte et le manager Avoir un sens expérimental et de proposition dans un contexte Multi cloud est un atout majeur Missions : Etre le/la référent(e) technique de la plateforme de données Etre garant(e) du socle technique de la plateforme data et de son évolution, Définir les besoins techniques, la roadmap d’évolution du socle technique de la plateforme de données pour suivre ses changements d’échelle et garantir ses performances et sa maintenabilité, Etre mentor et référent pour les membres de l’équipe, Participer aux choix de nos partenaires. Le dev de devops : définir, mettre en œuvre et automatiser des pipes des données et gouvernance Mettre en place des projets Data Lake (ingestion de sources, pipeline de traitements de données, modélisation, tests, déploiements) dans la meilleure architecture, Définir les meilleures de façon de stocker exposer les données au sein de la plateforme selon les usages attendus, Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats, Réaliser les développements en ayant intégré les besoins et pratiques des analystes et data scientists. run et environnements Maintenir les environnements techniques et partager vos connaissances, Gérer les incidents et s’assurer de leur résolution dans une logique d’amélioration continue et d’automatisation (ex : rejeu de données), Assurer la supervision des traitements (technique et fonctionnelle).