Data Engineer (h/f)

Capgemini is an AI-powered global business and technology transformation partner, delivering tangible business value. We imagine the future of organizations and make it real with AI, technology and people. With our strong heritage of nearly 60 years, we are a responsible and diverse group of 420,000 team members in more than 50 countries. We deliver end-to-end services and solutions with our deep industry expertise and strong partner ecosystem, leveraging our capabilities across strategy, technology, design, engineering and business operations. The Group reported 2024 global revenues of €22.1 billion.

Vos Missions

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures data évolutives et performantes, intégrant des solutions comme Snowflake pour le stockage et la modélisation, et Palantir Foundry pour l’orchestration et la collaboration autour des données.

• Développer des pipelines de données temps réel et batch, en s’appuyant sur les capacités de traitement de Snowflake et les pipelines de Palantir, tout en assurant robustesse et scalabilité.

• Industrialiser les traitements de données en appliquant des pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, monitoring, gestion des erreurs, montée en charge), avec une attention particulière à la sécurité et à la traçabilité.

• Modéliser les données de manière exploitable, en tirant parti des fonctionnalités avancées de Snowflake (schemas, views, data sharing) et de l’ontologie Palantir pour faciliter leur usage par les équipes Data Science, BI et métiers.

• Orchestrer les workflows data via des outils comme Palantir et dbt, en automatisant les traitements et en optimisant les performances.

• Assurer une veille technologique continue, en explorant les innovations autour des architectures cloud (data lake/lakehouse), du traitement distribué, de la gouvernance des données et de l’optimisation des coûts dans Snowflake et Palantir.
  
  

Votre Profil

• Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université), avec au moins 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer.

• Maîtrise des outils et technologies clés : Python, SQL, Spark, Hadoop, Airflow, Kafka, Docker, Kubernetes, Terraform, Git, CI/CD, ainsi que des bases de données comme PostgreSQL et MongoDB.

• Expérience confirmée sur des plateformes cloud (AWS, GCP, ou Azure) et sur des environnements analytiques avancés tels que Snowflake (data warehouse cloud) et Palantir Foundry (modélisation, pipelines, applications métiers).

• Connaissance des outils de visualisation comme Power BI.

• Forte autonomie, rigueur professionnelle et capacité à évoluer dans des environnements complexes et en constante évolution.

• Excellent esprit d’équipe et aisance en communication, aussi bien avec des profils techniques que métiers.

• Anglais courant, à l’écrit comme à l’oral.