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Le “Data Scientist” est le spécialiste Big Data en entreprise, chargé de la structuration des informations et de l'optimisation de la sécurité des données stockées, quel que soit leur volume. Sa mission : catégoriser avec soin les données pour éviter les risques de défaillance du système informatique. Il cherche ainsi à détecter de nouvelles failles potentiellement exploitables par les hackers et leur impact sur les activités de l'entreprise. In fine, il veille à proposer des solutions de protection efficaces. Cet expert de la gestion et de l'analyse de données massives est à la fois un spécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques : il extrait de la valeur des données pour accompagner l'entreprise dans sa prise de décision stratégiques ou opérationnelles. Le “Data Scientist” collabore de manière transverse avec des profils variés : informaticiens, statisticiens, data analysts, data miners, experts marketing et webmarketing…
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CDI

Offre d'emploiData Engineer

Bluetown
Publiée le

£65k-70k
Wallasey, Angleterre, Royaume-Uni
Job Title: Data Engineer Location: Liverpool, UK Salary: £65,000 - £70,000 per annum, depending on experience Job Type: Permanent, Full Time Working Hours: 37.5 hours per week, Monday to Friday, 9am to 5:30pm We are seeking a talented and experienced Data Engineer to join our innovative and collaborative Database and AI Team. In this role, you will play a key part in shaping our data strategy and driving business success. Your skills will contribute directly to our forward-thinking initiatives. At Acorn we value and prioritise innovation, teamwork, and continuous development. Key part of this role is to support our strategic data goals, ensuring system resilience and performance, and building secure, scalable database architectures. What you will be doing: Design and implement robust data ingestion pipelines for unstructured data using modern data engineering tools and frameworks. Develop and maintain scalable storage solutions (e.g., data lakes, NoSQL databases) optimized for unstructured data. Collaborate with data scientists, analysts, and software engineers to ensure data availability, quality, and usability. Apply data parsing, extraction, and transformation techniques (e.g., NLP, OCR, image/audio processing). Implement data governance, metadata management, and data cataloging for unstructured data assets. Monitor and optimize data workflows for performance, reliability, and cost-efficiency. Ensure compliance with data privacy and security standards. Share knowledge and mentor team members Stay ahead of the curve with the latest database technologies Experience of real time cloud streaming solutions What we are looking for: Essential Skills: Experience dealing with unstructured data including voice, chat, image Proven ability to manage secure, high-performance database environments Excellent communication and cross-functional collaboration skills A passion for continuous learning and innovation Desirable skill: Databricks Azure Fabric Confluent/Apache Flink Knowledge Grow with Acorn At Acorn Insurance, we're proud of our Liverpool roots - and even prouder of how far we've come. As part of the Acorn Group, we bring over 40 years of specialist insurance expertise to the table. From humble beginnings, we've grown into a national leader, now employing 1,700+ people across the UK and reached a milestone £750 million in total value of insurance policies written in 2024. We're growing fast, with new opportunities emerging every week. That growth is largely due to the values we share: We run through walls for our customers and each other We challenge the status quo We succeed when we help those around us succeed We decide quickly when the smart thing to do is use our judgement Benefits: A maximum of 35 days' holiday (including bank holidays) with additional buy/sell options 24/7 mental health support & free counselling available Grow with us: Through career fairs, leadership programs, and learning on the go! Flexible benefits, including early access to salary via our internal platform Hybrid working options to support work-life balance and individual needs Recognition awards, social events & more Our Commitment to our colleague's: These aren't just words - they're the principles we live by. And we're proud to back them up with real action, earning recognition and accreditation from leading organisations that share our commitment to people and growth: Mindful Employer - championing mental health and wellbeing Disability Confident Level 1 & 2 - creating accessible, inclusive opportunities Menopause Friendly accredited - supporting every stage of life Armed Forces Covenant signatory - honouring those who serve Great Places to Work 2024/25 - fostering an engaging and positive workplace culture Best Place to Work for Development - proud to be investing in people's future Best Place to Work for Women - breaking down barriers to women's career progression A Few Things to Know Before You Apply: If your application is successful, we will commence relevant employment checks prior to you commencing employment with us. These will include a standard criminal record check and an insolvency register check. Visa Requirements: Because our training is quite comprehensive, we can only consider applicants who have at least one year remaining on their Graduate or Post-Study Work visa. At the moment, we're not able to offer visa sponsorship. We're Here to Support You: We're committed to creating an inclusive, supportive workplace where everyone can flourish. If you need any adjustments during the recruitment process-or once you're part of the team-just let us know. Whether it's flexible hours, adapted equipment, or a bit of extra support, we'll work with you to make sure you can do your best work. Please click the APPLY button to submit your CV for this role. Candidates with experience or relevant job titles of; Cloud Data Engineer, Data Platform Engineer, Data Analytics Engineer, Data Solution Architect, Database Architect, Infrastructure Engineer may also be considered for this role.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiData Product Engineer

VISIAN
Publiée le
Apache Kafka
Bash
DevOps

1 an
Paris, France
ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL
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Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data scientist

Quel est le rôle d'un Data scientist

À l'ère du Big Data, le Data Scientist est un peu l'évolution du Data Analyst. C'est un spécialiste de l'analyse et de l'exploitation de données au sein d'une entreprise. Son rôle est de donner du sens à ces données, afin d'en extraire de la valeur, pour permettre à l'entreprise de prendre des décisions stratégiques et/ou opérationnelles. Il fait partie des fonctions à haute responsabilité dans une entreprise.

Quels sont les tarifs d'un Data scientist

Le taux journalier moyen d'un freelance data scientist est d'environ 450 €/jour. Il peut varier en fonction des années d'expérience et de la position géographique du professionnel. Le salaire d'un data analyst débutant est de 35 K€. Le salaire du data scientist expérimenté, oscille entre 50 K€ à 60 K€.

Quelle est la définition d'un Data scientist

Le Data Scientist est un élément indispensable de l'entreprise, étant donné qu'il est chargé de l'analyse de données massives appelée Big Data. C'est lui qui gère la collecte, le stockage, l'analyse et l'exploitation de millions de données recueillies via différents canaux. Ces données servent à analyser les performances de l'entreprise, et à anticiper les comportements des consommateurs, ou les nouvelles tendances. C'est un domaine à la fois excitant et prometteur. Il génère de nouveaux challenges, et permet aux professionnels de toujours gagner en compétences. Le Data Scientist a de solides connaissances en marketing. Ce professionnel est très sollicité auprès des entreprises qui cherchent sans cesse à améliorer leurs performances et à rester compétitives. Après avoir terminé son analyse, le Data Scientist va alors rédiger un rapport où il explique ses conclusions à la direction, ou à son client.

Quel type de mission peut gérer un Data scientist

Le Data Scientist a pour principale mission de « prédire l'avenir ». La quantité importante de données que génèrent maintenant les entreprises peut se révéler très utile si elle est bien utilisée. Le scientifique des données pourra alors assurer le développement stratégique de l'entreprise, ainsi que sa transformation digitale. Pour y parvenir, il doit déchiffrer les masses de données opaques afin de leur donner un sens. Son rôle est donc de transformer des données en informations exploitables. Il pourra proposer à ses clients des solutions de pilotage IT pour répondre à des besoins spécifiques. Le fait de créer des algorithmes lui permettra d'anticiper sur les comportements et les besoins futurs, afin d'orienter des décisions importantes. C'est d'ailleurs cette forme de créativité qui le distingue du Data Analyst. Grâce à son expertise, le Data Scientist doit pouvoir présenter des propositions innovantes et pertinentes à ses clients, implémenter et déployer des modèles de machine learning, et enfin communiquer ses conclusions aux services concernés. Il peut intervenir pour des projets à court, ou à moyen terme.

Quelles sont les compétences principales d'un Data scientist

Le Data Scientist doit maîtriser de nombreux savoir-faire pour bien effectuer ses missions. Nous pouvons en mentionner quelques-uns : • Être capable d'analyse efficacement des données statistiques et les modéliser • Avoir une bonne connaissance des outils de programmation et du langage informatique • Maîtriser les techniques de visualisation des données • Posséder de fortes affinités pour le marketing • Avoir le sens des affaires et une bonne aptitude à la communication • Être rigoureux, organisé, avec une force de proposition • Pouvoir respecter la confidentialité des données • Savoir travailler en équipe, sous pression et gérer le stress • Mener une veille IT

Quel est le profil idéal pour un Data scientist

De nombreuses écoles commencent à offrir des diplômes en mathématiques et applications avec spécialité statistique, ingénierie Big Data, ou analyse des données massives. Il existe aussi d'autres formations permettant d'accéder au métier de Data Scientist, notamment en école supérieure d'informatique, de statistique, ou en école d'ingénieur. Il faudra tout de même justifier d'une expérience de 4 à 5 ans dans l'analyse de données ou dans un environnement datacenter.

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