Data engineer Offres d'emploi - Juvisy sur orge 91

Dans le cadre de son plan stratégique, une entreprise internationale poursuit son développement en exploitant la donnée et les APIs pour apporter davantage de valeur à ses clients et partenaires, notamment sur le marché du crédit à la consommation.Pour relever ces défis, l'équipe IT renforce ses compétences en mobilisant des experts capables d?intervenir sur des domaines variés : Datawarehouse, Datalab, Sécurité Financière, Automobile, Risques, etc. L?objectif est de structurer et faire évoluer les solutions techniques tout en accompagnant les entités locales dans leurs projets.MISSIONS PRINCIPALES : Participation à l?industrialisation du socle technologique Data & API : - Mise en ?uvre et évolution des capacités techniques ;- Création de composants génériques pour faciliter le développement ;- Amélioration et migration vers de nouveaux socles (Snowflake, AWS) ;- Support aux équipes locales (IT) en phase de cadrage et de build.Expertise technique : - Analyse des besoins métiers et proposition de solutions adaptées ;- Veille technologique et alignement des solutions avec les normes techniques ;- Documentation des assets pour garantir leur maintenance et réutilisation.Développement et support : - Développement de composants facilitant les flux de données (Talend, Java, Python?) ;- Gestion du support technique niveau 3 ;- Suivi des migrations et optimisation des processus.Monitoring et amélioration des flux Datawarehouse : - Mise en place d?un système de monitoring centralisé ;- Suivi des performances des outils et des bases de données (Vertica, Oracle, Snowflake).ACTIVITÉS ET LIVRABLES : - Référent technique pour plusieurs applicatifs ;- Support technique pour les outils DevOps (GitLab, Jenkins, Kubernetes, etc.) ;- Coordination avec les sous-traitants et validation des livrables ;- Reporting et suivi des projets auprès des équipes et des responsables.Profil candidat : COMPÉTENCES TECHNIQUES REQUISES : - Expertise en ETL (Talend) et DevOps (GitLab, Jenkins, Kubernetes) ;- Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles (Oracle, Snowflake, Vertica) ;- Connaissance des technologies cloud (AWS, Docker) et des outils de monitoring (ELK, Grafana) ;- Expérience sur des outils de data exploration (Dataiku, Jupyter, SAS).