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40000 - 45000 Euros
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CDI
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1 - 2 ans
En bref : l'entreprise Expectra recrute un(e) Ingénieur Data - Spark / Python (H/F) en CDI à Saint-Herblain (code postal 44800). Le candidat idéal ? Expérience de 1 - 2 ans et des compétences en #Azure Synapse # Apache Spark # Azure Databricks # Azure Stream analytics # Azure Data Factory # S3 # Athena # Redshift # SQL # PYTHON # Spark
Descriptif de poste :
Descriptif de poste :
Prêt(e) à relever de passionnants challenges en tant que Data Engineer (F/H) au sein d'un nouvel établissement ?
Rejoignez notre client pour gérer et optimiser le flux des données, contribuez aux développements de leurs clients tout en améliorant continuellement leurs processus.
Vos missions seront les suivantes :
- Audit de la qualité des données et des processus en relation avec les Data Analyst F/H
- Conduite de la gestion du produit : planification et animation
- Conception de l'architecture des flux de données et des traitements, ainsi que des optimisations pertinentes
- Développement des lacs de données : mise en œuvre des connecteurs, contrôles et transformations
- Encadrement et coaching des collaborateurs juniors.
Découvrez cette offre alléchante :
Contrat: CDI
Télétravail partiel possible 2 jours / semaine
Le salaire est à partir de 40 000 € par an et négociable selon vos expériences et compétences.
Profil recherché :
Profil recherché :
- Idéalement doté(e) d'une formation big data et décisionnel, de niveau BAC+5 et justifiant d'une première expérience en ESN ou en entreprise, vous détenez une expertise ingénierie data plus particulièrement sur les technologies Microsoft : Azure Synapse, Apache Spark, Azure Databricks, Azure Stream analytics ou encore Azure Data Factory .
- Vous aimez le travail en équipe et particulièrement au sein d'une équipe dynamique.
Vous maîtrisez idéalement les technologies :
Amazon : S3, Athena, Redshift
Langages : SQL, Python, Spark (Python et SQL)
Compétences :
#Azure Synapse # Apache Spark # Azure Databricks # Azure Stream analytics # Azure Data Factory # S3 # Athena # Redshift # SQL # PYTHON # Spark