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- CDD
- Luxembourg
- Publié il y a 8 mois
Mission
- Concevoir et développer des solutions de traitement de données à grande échelle (ETL, pipelines de données, etc.).
- Mettre en place et optimiser des architectures Big Data adaptées aux besoins de l’entreprise.
- Analyser, traiter et transformer des données provenant de sources multiples et hétérogènes.
- Collaborer avec les équipes métiers pour définir les besoins en matière de données et garantir leur qualité et leur intégrité.
- Travailler sur l’intégration de données provenant de systèmes variés (bases de données, API, fichiers, etc.).
- Concevoir et implémenter des modèles de données évolutifs et performants.
- Mettre en place des solutions de gestion des données (stockage, sécurité, gouvernance).
- Participer à la définition des stratégies de gestion et d’archivage des données.
- Garantir la qualité des données tout au long du cycle de vie des projets (tests, audits, validation).
- Assurer le maintien, la mise à jour et l’évolution des outils de data processing.
- Diplôme en informatique, data science, ou équivalent.
- Expérience significative (minimum 5 ans) en gestion de données, architecture et développement de solutions Big Data.
- Maîtrise des outils et technologies de traitement de données (Hadoop, Spark, Kafka, etc.).
- Expertise en bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra, etc.).
- Solide expérience en développement et programmation (Python, Java, Scala, etc.).
- Bonne connaissance des outils ETL (Talend, Apache Nifi, etc.) et des environnements cloud (AWS, Azure, GCP).
- Compétences en analyse de données, data wrangling, et visualisation de données (Power BI, Tableau, etc.).
- Connaissance approfondie des principes de gouvernance des données, de sécurité et de confidentialité.
- Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement avec des profils techniques et métiers.
- Esprit d’analyse, capacité à résoudre des problèmes complexes et à innover.
- Certifications en Data Engineering, Data Science ou Cloud (AWS Certified Data Analytics, Google Professional Data Engineer, etc.).
- Expérience avec des outils de containerisation (Docker, Kubernetes).
- Connaissance des méthodologies Agile/Scrum et des outils de gestion de projets (Jira, Confluence).
- Expérience en machine learning et en intégration de modèles dans des pipelines de données.
- Familiarité avec les outils de monitoring et de performance des données.
- Un environnement de travail stimulant avec des projets à fort impact.
- Une équipe collaborative et passionnée par l’innovation technologique.
- Des opportunités de développement personnel et professionnel dans un secteur en pleine évolution.
- Des projets diversifiés utilisant les dernières technologies dans le domaine de la data.
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