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Data Engineer (H/F)

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Strasbourg, Grand Est, fr

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About the role

Informations supplémentaires

🌟 Pourquoi nous rejoindre ?

En rejoignant Inetum, vous aurez l’opportunitĂ© d’intervenir sur des projets Data variĂ©s auprĂšs de clients grands comptes et d’évoluer dans des environnements techniques diversifiĂ©s.

Vous pourrez dĂ©velopper votre expertise autour du Data Engineering, des architectures Data et des solutions d’intĂ©gration de donnĂ©es, tout en Ă©tant accompagnĂ©(e) dans votre parcours professionnel.

Envie de mettre votre expertise Data et ETL au service de nouveaux projets ? Rejoignez-nous !

Description de l'entreprise

Inetum est un leader europĂ©en des services numĂ©riques. Pour les entreprises, les acteurs publics et la sociĂ©tĂ© dans son ensemble, les 26 000 consultants et spĂ©cialistes du groupe Ɠuvrent chaque jour pour crĂ©er un impact digital concret : des solutions qui contribuent Ă  la performance, Ă  l’innovation et au bien commun.

PrĂ©sent dans 19 pays au plus prĂšs des territoires, et avec ses grands partenaires Ă©diteurs de logiciels, Inetum accompagne les organisations dans leurs enjeux de transformation digitale avec proximitĂ©, flexibilitĂ© et responsabilitĂ©. PortĂ© par sa raison d’ĂȘtre, Inetum dĂ©fend une vision d’une technologie utile et maĂźtrisĂ©e, capable de rĂ©vĂ©ler le plein potentiel des organisations et de la sociĂ©té : « Let’s make tech right ».

En 2025, le groupe a rĂ©alisĂ© un chiffre d’affaires de 2,2 milliards d’euros.

Plus d’informations sur : www.inetum.com

Description du poste

Dans le cadre du dĂ©veloppement de nos activitĂ©s Data, nous recherchons un(e) Data Engineer disposant d’au moins 3 ans d’expĂ©rience, afin d’accompagner nos clients dans la conception, le dĂ©veloppement et l’industrialisation de leurs flux de donnĂ©es.

Vous interviendrez sur des environnements variĂ©s oĂč les enjeux de fiabilitĂ©, performance, qualitĂ© et valorisation des donnĂ©es occupent une place centrale.

đŸ’» Vos missions :

IntĂ©grĂ©(e) au sein d’une Ă©quipe Data, vous serez notamment amenĂ©(e) Ă  :

  • Concevoir, dĂ©velopper et maintenir des flux ETL/ELT et des pipelines de donnĂ©es ;
  • Assurer l’extraction, la transformation et le chargement de donnĂ©es provenant de sources multiples ;
  • Participer Ă  la conception et Ă  l’évolution des architectures de traitement et d’intĂ©gration de donnĂ©es ;
  • Industrialiser et orchestrer les diffĂ©rents traitements Data ;
  • Garantir la qualitĂ©, la cohĂ©rence et la fiabilitĂ© des donnĂ©es ;
  • Optimiser les performances des flux et traitements existants ;
  • Analyser les besoins et les traduire en solutions techniques adaptĂ©es ;
  • Participer aux phases de tests, recette, mise en production et maintenance ;
  • Documenter les traitements, flux et bonnes pratiques ;
  • Collaborer avec les Ă©quipes Data, BI, mĂ©tiers et architecture.

Qualifications

đŸ› ïž Environnement technique :

Nous recherchons avant tout une bonne maĂźtrise des problĂ©matiques d’intĂ©gration de donnĂ©es, avec notamment :

  • ETL/ELT : Talend, Informatica PowerCenter, DataStage, Apache NiFi ou technologies Ă©quivalentes ;
  • Bases de donnĂ©es : SQL et bases relationnelles ;
  • Conception et optimisation de pipelines de donnĂ©es ;
  • ModĂ©lisation et transformation de donnĂ©es ;
  • Outils de versioning : Git ;
  • Des connaissances en Python sont apprĂ©ciĂ©es ;
  • Une expĂ©rience sur des environnements Cloud, Data Warehouse ou Data Lake constitue Ă©galement un plus.

đŸ‘€ Votre profil :

  • Vous ĂȘtes issu(e) d’une formation supĂ©rieure en informatique, Data ou Ă©quivalent ;
  • Vous justifiez d’un minimum de 3 ans d’expĂ©rience en Data Engineering, idĂ©alement sur des projets avec une forte composante ETL ;
  • Vous maĂźtrisez au moins un outil ETL/ELT et ĂȘtes Ă  l’aise avec SQL ;
  • Vous avez dĂ©jĂ  travaillĂ© sur des problĂ©matiques d’ingestion, de transformation et d’industrialisation des donnĂ©es ;
  • Vous savez travailler sur des flux de donnĂ©es complexes et intervenir sur l’ensemble de leur cycle de vie ;
  • Vous apprĂ©ciez les environnements techniques Ă©volutifs et le travail en collaboration avec diffĂ©rentes Ă©quipes.