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Offre d'emploi DATA ENGINEER H/F

Paris

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Le poste

Freelance
CDI
CDD
2 ans
55k €⁄an, 550 €⁄j
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Paris, France
Publiée le 15/04/2024 - Mise à jour le 24/04/2024

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la Prestation consiste à contribuer à/au(x) :

 Gestion de l’intégration des données dans le DataLake Azure

 Analyse des données et croisement de ces dernières

 Analyse des restitutions responsives et mise en avant de la valeur-ajouté des données

 Support de la solution et ses composants

Environnement technique Expertises : - Java - Spark - Kubernetes - MS Azure - Kafka - Microsoft PowerBI - Cosmos DB - PosgreSQL

Les livrables attendus sont :

- Spécifications techniques générales et détaillées

- Code

- PV de tests

- Support aux UATs (User Acceptance Tests)

- Package de livraison

- Gestion des releases et documentations associées

- Assistance aux utilisateurs et/ou support

Profil recherché

De Formation Bac +4/5, en école d’ingénieur ou université spécialisée en informatique, vous justifiez de plus de 7 années d’expérience sur un poste similaire.

Environnement de travail

Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après :

 GIT

 Java

 Kafka

 Kubernetes

 Microsoft PowerBI

 MS Azure

 PostGreSQL

 Python

 Spark

 Azure DevOps

Paris, France
250 - 999 salariés
ESN
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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