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Data Engineer Emplois (Travail hybride)

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Data engineer sénior
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Data Engineer Palantir
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Data Analyst/ Data Engineer
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GenAI Engineer
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Data Engineer - Big Data
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AI Data Platform Engineer Intern
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France , Levallois-Perret
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Data Engineer
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France , Colomiers
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Data Engineer Big Data
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France , Saint-Ouen
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Data Engineer Spark Scala
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France , Courbevoie
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Big Data Engineer
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France , Orléans
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Data Engineer
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France , Saint-Ouen-sur-Seine
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Data Engineer
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France , Toulouse
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Data Engineer
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France , Nantes
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Data Engineer senior - Services Financiers
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France , Villeneuve-d'Ascq
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Big Data Engineer
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France , Paris
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Data Engineer
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France , Paris
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Data Engineer PySpark - Data Factory - Services Financiers
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Data Engineer confirmé Databricks
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Data Engineer confirmé Snowflake
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France , Saint-Ouen-sur-Seine
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Découvrez les opportunités de carrière dans un domaine en pleine expansion en explorant nos annonces pour des emplois de Data Engineer. Ce métier, essentiel à l'ère du Big Data, se situe au cœur de la transformation numérique des entreprises. Le Data Engineer est l'architecte et le constructeur des infrastructures qui permettent de collecter, stocker, traiter et rendre accessible la donnée, véritable nouvel or noir des organisations. Son travail est le socle sur lequel s'appuient les analyses des Data Scientists et les tableaux de bord des décideurs. Les responsabilités typiques d'un ingénieur des données sont multiples et cruciales. Sa mission principale est la conception, le développement et la maintenance de pipelines de données robustes, automatisés et évolutifs. Cela implique l'intégration de données provenant de sources variées (bases de données, applications, fichiers logs, etc.), leur nettoyage, leur transformation et leur agrégation pour les rendre exploitables. Il est également responsable de la modélisation et de la gestion des entrepôts de données (Data Warehouse) ou des lacs de données (Data Lake), en veillant à leur performance, leur fiabilité et leur sécurité. La gouvernance des données, incluant la qualité et la traçabilité, fait également partie de ses attributions courantes. Pour exceller dans ces emplois de Data Engineering, un panel de compétences techniques spécifiques est requis. Une maîtrise solide des langages de programmation comme Python, Scala ou Java est fondamentale, souvent couplée à l'utilisation de frameworks de traitement distribué tels qu'Apache Spark. L'expertise en SQL pour la manipulation et l'interrogation de données est incontournable. La connaissance des solutions de stockage dans le cloud (AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure) et des services associés (pour l'orchestration, le calcul, la conteneurisation) est devenue un standard du secteur. La pratique des méthodologies CI/CD (Intégration Continue/Déploiement Continu) et des outils comme Git est également largement attendue pour industrialiser les développements. Au-delà de l'expertise technique, les soft skills jouent un rôle clé pour réussir dans ces postes. Un Data Engineer doit posséder un esprit analytique aiguisé pour résoudre des problèmes complexes, être rigoureux et autonome. Une bonne capacité de communication et un esprit d'équipe sont essentiels pour collaborer efficacement avec les équipes métier, les Data Scientists et les autres développeurs, souvent dans un cadre agile. La curiosité et une veille technologique active sont nécessaires pour s'adapter à un écosystème en perpétuelle évolution. Si vous êtes passionné par la construction d'infrastructures data fiables et performantes, explorez dès maintenant les emplois de Data Engineer pour trouver la mission qui correspond à votre expertise et à vos ambitions.

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