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 :

Au sein d'une équipe pluridisciplinaire vos missions seront de :

• Concevoir, développer et modéliser des outils de traitement de la donnée : mettre en place des pipelines de collecte, stockage et transformation des données dans un contexte Agile/DevOps ; mettre en place des outils de nettoyage des données afin de la rendre accessible et exploitable aux Data analysts et Data scientists.

• Industrialiser des solutions Data Management dans un contexte de très forte volumétrie en garantissant les performances, la qualité & la souveraineté des données.

• Collaborer à la stratégie projet et au développement de l'offre portée par Capgemini : se positionner comme expert dans votre domaine, apporter et concevoir des solutions innovantes garantissant à nos clients compétitivité et respect des normes liées à leur secteur d'activité.

• Participer à la vie de l'équipe Data de Grenoble : proposer, organiser et assister aux événements et ateliers.

Votre profil :

• Diplôme en informatique, Data, Big Data ou équivalent

• Minimum 1 année d'expérience sur un poste similaire en ESN, client final ou cabinet

• Anglais courant

• Maitrise du langage de programmation Python, d’un SGBD (Oracle, Postgre, …) & d’un ETL (Talend, …)

• Maitrise des technologies Cloud (AWS, Azure ou GCP) et outils DevOps (Ansible, Kubernetes, Terraform…)

• Maitrise des processus de mise en place de pipeline, gestion et traitement de la donnée.

• Aptitude démontrée à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement au sein d’une équipe multidisciplinaire

• Forte appétence pour le challenge et l'innovation.