Data Engineer

Nobori Partners : notre contexte

Pour vous donner un aperçu de qui nous sommes et pourquoi nous recrutons.

Prêt(e) à transformer le paysage digital ? Bienvenue chez Nobori, l’atelier où l’architecture cloud prend vie Depuis notre création en 2021, nous avons rassemblé une équipe passionnée et dynamique, unie par l’envie de relever ensemble des défis ambitieux.

Imaginez co-construire des solutions qui transforment des géants du CAC40 et des startups audacieuses Avec nous, vous plongerez dans des projets captivants, du conseil à la tech, tout en cultivant votre curiosité et votre soif de dépassement.

Et aujourd’hui, nous avons une mission spéciale : intégrer un(e) Data Engineer .

En tant que Data Engineer, vous intervenez au sein d’équipes projet pluridisciplinaires pour contribuer à la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation des plateformes de données de nos clients.

Vous participez également à la réalisation de Data Products robustes, scalables et exploitables par les équipes métiers, Data et IA. Vous êtes un véritable acteur ou une véritable actrice de la transformation des systèmes d’information, en intervenant de la définition de l’architecture jusqu’à la mise en production des traitements.

Votre profil : ce dont vous avez besoin pour vous révéler chez nous

• Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieurs ou d’un Master 2 universitaire spécialisé en Data, Informatique ou Intelligence Artificielle.
• Vous justifiez d’au moins 3 ans d’expérience en développement logiciel, en modélisation de données, en mise en place de pipelines et en développement de plateformes data.
• Vous avez participé à des projets d’industrialisation ou de migration vers le cloud, idéalement dans un environnement de conseil ou dans des contextes clients variés.
• Vous maîtrisez les principes de la programmation orientée objet, les bonnes pratiques de développement logiciel ainsi que les méthodes de conception et de test.
• Vous aimez concevoir, automatiser et fiabiliser les flux de données.
• Vous êtes sensible aux usages de l’IA pour augmenter vos capacités de développement, d’analyse et de résolution de problèmes.
• Vous souhaitez évoluer progressivement vers des rôles d’architecte data ou de lead technique.
• Un anglais professionnel est apprécié.
• Les certifications cloud ou Data constituent un plus.

Compétences techniques attendues

• Développement et traitement de données : Python, SQL et Spark, notamment PySpark.
• Data engineering : conception de pipelines robustes, scalables et maintenables.
• Orchestration : Airflow, Azure Data Factory, Prefect ou outils équivalents.
• Modern Data Platform : Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera, AWS ou GCP.
• Cloud : Azure, AWS ou GCP, avec une bonne compréhension des services de stockage, de calcul, de sécurité et de monitoring.
• Architecture data : Data Lake, Lakehouse, Delta Lake, Apache Iceberg et architectures modernes de traitement des données.
• Formats et stockage : Parquet, Delta, Iceberg et formats de données adaptés aux traitements distribués.
• Optimisation : tuning Spark, parallélisation, partitionnement, gestion des volumes, optimisation des coûts et monitoring cloud.
• Industrialisation : Git, CI/CD, conteneurisation, gestion des environnements et pratiques DevOps.
• Qualité et fiabilité : tests automatisés, contrôles de qualité, gestion des erreurs, observabilité et documentation des traitements.
• Streaming et temps réel : Kafka ou technologies équivalentes, selon les projets.
• Intégration Data et IA : collaboration avec les équipes Data Science et IA pour intégrer des modèles et garantir la cohérence, la disponibilité et la qualité des données.

Compétences transverses et soft skills

• Autonomie, rigueur et sens des responsabilités dans la conduite de travaux techniques.
• Capacité à comprendre un besoin métier et à le traduire en solution technique concrète.
• Capacité de vulgarisation et de communication avec des interlocuteurs non techniques.
• Sens du client et posture de conseil.
• Aisance dans la rédaction de documentations techniques et de livrables structurés.
• Esprit d’équipe et capacité à travailler en mode projet, dans des environnements exigeants.
• Goût pour la résolution de problèmes complexes et l’amélioration continue.
• Curiosité technologique et envie de partager vos connaissances.

Ce qui vous attend : comment vous épanouir en tant que Data Engineer

Selon les projets, vous serez amené(e) à :

• Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables avec Spark, PySpark, SQL, Airflow, Databricks et Kafka.
• Participer à la définition des architectures cibles avec les archi