Senior Data Engineer

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AGENTIC

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11 - 50 employés

Fondée en 2017

💼 Conseil

🏥 Santé

🏭 Fabrication

Consulting • Healthcare • Manufacturing

AGENTIC est une série de conférences et d'événements B2B axée sur l'ère de l'IA autonome, rassemblant des dirigeants d'entreprise, des bâtisseurs, des décideurs politiques et des fournisseurs pour explorer et opérationnaliser les agents IA, l'IA générative et l'automatisation. L'événement propose des conférences, des ateliers, des tables rondes exécutives et un "Vibe Lounge" interactif pour présenter des outils, permettre des démonstrations pratiques et établir des connexions axées sur des résultats mesurables entre les acheteurs et les fournisseurs de solutions dans des secteurs tels que la santé, la finance, le commerce de détail, la fabrication, les médias et le gouvernement. AGENTIC met l'accent sur une croissance fondée sur la confiance, une gouvernance responsable de l'IA et des stratégies de déploiement pratiques pour aider les organisations à adopter l'IA à grande échelle.

Description

• Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines from diverse ERP sources into centralized Data Lakes and Warehouses • Develop connectors for structured/semi-structured data using Python, SQL, APIs, or middleware solutions • Implement bronze, silver, and gold layers for ingestion, cleaning, and curated datasets • Organize data structures for optimized use in Power BI and AI systems • Align global units of measure (lbs, kg, packaging, linear feet) across products and regions • Execute data deduplication, enrichment, and harmonization from disparate systems • Work closely with the Data Architect Lead on schema definitions, partitioning strategies, and infrastructure design • Set up and maintain sandbox/staging environments for safe testing • Provide ready-to-use, clean datasets to support BI dashboards and AI/ML use cases • Document pipeline architectures, data transformation logic, and integration points clearly • Ensure adherence to data governance policies and assist with metadata management

🎯 Exigences

• 7+ years of experience in enterprise-scale data engineering • Strong proficiency in SQL (Advanced) and Python for Data Processing • Spark or Databricks for distributed data workflows • Cloud platforms such as Azure Data Lake/Blob, Synapse, or equivalents • ETL orchestration tools like Azure Data Factory (ADF), Airflow, or dbt • API integrations and data ingestion from ERP systems (e.g., NetSuite, QuickBooks, Salesforce, RF Smart, etc.) • Demonstrated experience with master data frameworks, unit conversion, and ERP-to-warehouse mapping • Handling both structured and unstructured data • Data modeling best practices (star schema, snowflake schema, etc.) • Fluent English (C1 level) – required for daily client calls and clear technical documentation • Strong interpersonal and collaboration skills to work with cross-functional teams (BI, QA, DevOps, Business Analysts)

🏖️ Avantages

• Professional development