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La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Notre client, acteur majeur de la finance quantitative à Paris, renforce son équipe Data Reliability. Constituée il y a quatre ans et composée de 6 personnes (bientôt 7), cette équipe applique les principes du SRE au monde de la donnée : elle prend en charge l'ensemble des activités de support liées à la data afin de décharger les équipes de développement et de data engineering des problématiques de production. Environnement international (plus de 70 nationalités, bureaux à New York et Londres), pratiques de support structurées et process ITIL en place. Missions Assurer le support de production N2/N3 sur les domaines data : prise en charge des alertes et des incidents pendant le shift Paris, avec obligation de résultat Investiguer et résoudre les problèmes de qualité de données : données manquantes, valeurs fausses ou nulles, incohérences entre systèmes Explorer et analyser la donnée en Python (notebooks) et en SQL pour diagnostiquer les anomalies Développer et maintenir des scripts de monitoring en Python pour détecter les anomalies en amont Requêter la base Oracle centrale de l'écosystème (requêtes et jointures) ainsi que les autres sources de l'environnement hybride Faire remonter et documenter les problématiques de données récurrentes, contribuer à leur traitement à la source avec les équipes data engineering Contribuer aux pratiques de data reliability engineering de l'équipe : automatisation des tâches récurrentes, amélioration continue du monitoring et des procédures Interagir au quotidien avec les data engineers, les développeurs et les chercheurs quantitatifs, en français et en anglais