Ingénieur Data (ARCHIVE)

  • Localisation: Lille
  • Métier: Ingénieur
  • Type de contrat: CDI
  • Salaire: 45/52K
  • Type d'entreprise: Grand compte
  • Compétences: #Hadoop #Hive #Oracle #Python

Description de poste

ref: DH013141

CDI – Mission au sein d’un grand groupe bancaire

Le candidat doit avoir totalisé un minimum de 7 ans d’expérience professionnelles sur des sujets similaires,
pour que la candidature soit recevable. A défaut nous ne pourrons pas donner de suite positive.

Description du besoin :
Pour renforcer la squad DATALAKE/PHG du produit DATASTORE, nous recherchons un DATA Ingenieur qui connait idéalement les technologies suivantes :
Cloudera, Hadoop, Hive, HBase, HDFS, Spark, shell,, Oracle, VTOM, UNIX, Python, ETL Stambia, Power AMC
La connaissance de Cloud Azure/Google serait un plus apprécié.
Attention, il ne s’agit pas d’un poste de Data Scientist

Contexte de la mission :
Le poste demande un savoir-faire en terme de développement BigData. La connaissance du Domaine
bancaire serait un plus apprécié.
La mission pourra être étendue si la personne matche avec nos besoins

Objectifs de la mission :
• Concevoir et fabriquer les chaines de traitements des données en vue de leur analyse par les
équipes data Analystes et datascientist (Oracle et/ou Hadoop)
• Assurer l’expertise fonctionnelle et technique sur les applications de l’Asset DataStore (Operating
DataStore, DataWareHouse).
• S’appuyer sur les méthodes Agile
• Assurer le Run de l’Asset
• Certifier la conformité de la solution au besoin utilisateur
• Faire évoluer les composants suite à des anomalies détectées
• Garantir l’évolution cohérente du SI en respectant les objectifs des utilisateurs

 

Description :
• Mettre en oeuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre
d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données
• Fournir un appui analytique à la conduite d’exploration et à l’analyse complexe de données
• Créer des algorithmes de recherche de données qui permettent d’explorer les données utiles
• Procèder aussi à l’industrialisation du procédé pour les données les plus intéressantes. Et organiser,
synthétise et traduit les informations pour faciliter la prise de décision.
• Gèrer les opérations et l’administration, la modélisation et l’architecture des gisements de données. Et
s’assurer que les bases de données existantes fonctionnent bien et en cohérence
• Donner un sens aux données à l’aide de ses connaissances analytiques (SQL, analytics/BI, statistiques
basiques)
• Travailler en collaboration avec le management pour résoudre des questions business en se focalisant
sur l’analyse du passé