Data Engineer

• Data Engineering et plateformes Cloud

Description de l'entreprise

Chez ASI, nous accompagnons de grands acteurs de la banque, de l’assurance et de la finance dans leurs programmes de transformation Data et IA.

Vous interviendrez sur des environnements à forts enjeux : plateformes Data Cloud, traitements Big Data, architectures événementielles, qualité des données, calculs de risques financiers et industrialisation de produits Data.

Nous recherchons des consultants confirmés à experts capables de conjuguer expertise technique, compréhension des enjeux métier et posture conseil.

Description du poste

Selon votre parcours et votre expertise, vous interviendrez principalement sur l’une des deux dominantes suivantes :

• Data Engineering et plateformes Cloud
• Data Analysis appliquée aux métiers Risques et Finance

Vous travaillerez au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de Data Engineers, Data Analysts, architectes, Product Owners, équipes Cloud, DevOps et représentants métiers.

Data Engineering et plateformes Cloud

Vous Serez Notamment Amené à :

• concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données batch et temps réel ;
• maintenir en conditions opérationnelles des plateformes Data sur AWS ;
• développer et optimiser des traitements Big Data avec Spark, PySpark et Spark SQL ;
• concevoir des architectures événementielles reposant sur Kafka ;
• gérer les producteurs, consommateurs, topics et partitions ;
• améliorer la robustesse, la résilience, les performances et la scalabilité des traitements ;
• renforcer l’interopérabilité entre les différentes briques de la plateforme ;
• mettre en place des mécanismes de supervision, d’alerting et de journalisation ;
• contribuer à l’automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD ;
• documenter les architectures, les flux et les procédures d’exploitation.

Data Analysis, Risques et Finance

Vous Serez Notamment Amené à :

• analyser les besoins des directions Risques et Finance ;
• identifier, qualifier et croiser les sources de données ;
• formaliser les règles de gestion et les spécifications de calcul ;
• produire des analyses liées aux impayés, encours, engagements ou garanties ;
• développer et contrôler les traitements conformément aux règles métier ;
• analyser les écarts et investiguer les anomalies ;
• définir et piloter les contrôles de qualité des données ;
• concevoir des indicateurs fiables et compréhensibles ;
• restituer les analyses aux équipes métiers ;
• contribuer à l’amélioration des outils de pilotage et de reporting.

Vos responsabilités transverses

Quelle Que Soit Votre Dominante, Vous Contribuerez à :

• la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données ;
• la conception de solutions fiables, maintenables et évolutives ;
• l’analyse des incidents et la mise en œuvre d’actions correctives ;
• la documentation technique et fonctionnelle ;
• la coordination avec les équipes métiers, Data, Cloud, architecture et sécurité ;
• l’identification des risques et dépendances ;
• la participation aux rituels Agile ou SAFe ;
• la formulation de recommandations adaptées aux contraintes du client.

Qualifications

Vous disposez d’une expertise principale en Data Engineering ou en Data Analysis et vous êtes capable d’intervenir avec autonomie dans un environnement complexe.

Vous Savez :

• comprendre et challenger un besoin ;
• proposer une solution adaptée aux contraintes techniques et métier ;
• analyser des données complexes ;
• expliquer clairement vos choix et vos recommandations ;
• alerter sur les risques et les points de vigilance ;
• collaborer avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels ;
• intervenir avec une véritable posture de consultant.

Vous n’avez pas besoin de maîtriser l’ensemble de la stack. Nous recherchons avant tout une expertise solide sur votre domaine principal, une capacité d’apprentissage et une expérience concrète de projets Data.

Compétences techniques

Socle commun

• Python ;
• SQL avancé ;
• manipulation et transformation de données ;
• modélisation de données ;
• données structurées et semi-structurées ;
• JSON ;
• Git ;
• tests, documentation et contrôle qualité.

Data Engineering

Compétences Recherchées :

• Spark, PySpark et Spark SQL ;
• architectures batch et temps réel ;
• Kafka : producteurs, consommateurs, topics et partitions ;
• AWS ;
• Data Lake et plateformes Data Cloud ;
• architectures