Ingénieur data

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 7 minutes

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

🟡 Intermédiaire

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 25%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Matrix Global

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51 - 200 employés

📦 Logistique

💼 Conseil

🍽️ Alimentation et boissons

Logistics • Consulting • Food & Beverage

Matrix Global est une entreprise qui révolutionne la manière dont l'industrie pétrolière et gazière effectue ses transactions en proposant une plateforme de mise aux enchères sophistiquée pour les capacités de stockage et de pipeline. Leur plateforme propriétaire MAP renforce la transparence et la concurrence au sein du secteur midstream, permettant aux entreprises d'optimiser les transactions de stockage et de gérer efficacement les risques grâce à des contrats à court et long terme. En collaborant avec des leaders du secteur, Matrix Global offre des opportunités stratégiques pour les fournisseurs de stockage et les entreprises énergétiques, favorisant un marché dynamique pour les transactions pétrolières et gazières.

Description

• Développer, mettre en œuvre et maintenir des pipelines de données de niveau production répondant aux besoins en data science • Concevoir et créer des flux de données évolutifs pour des cas d’usage métier spécifiques, intégrables au produit • Créer et maintenir des pipelines de données pour le machine learning • Créer des outils et des frameworks permettant aux équipes de data scientists et d’analytics de développer et d’optimiser des solutions innovantes • Collaborer étroitement avec les équipes Produit, R&D, Data et Analytics afin d’améliorer les fonctionnalités et les performances des systèmes • Former les data scientists et les ingénieurs data des clients à la maintenance et à l’amélioration des pipelines de données au sein de la plateforme • Effectuer des déplacements en France et à l’international pour accompagner les clients lorsque nécessaire • Développer et entretenir de solides relations techniques avec les clients et les partenaires

🎯 Exigences

• Au moins 2 ans d’expérience pratique avec Apache Spark (indispensable) • Solide expérience en SQL • Expérience des systèmes de gestion de versions, notamment Git • Expérience pratique de l’écosystème Apache Hadoop, notamment Hive, Impala, Hue, HDFS et Sqoop • Expérience avec Python (Pandas) • Expérience avec PySpark, Scala, Java ou R • Expérience avérée en transformation, validation et nettoyage des données, ainsi qu’en feature engineering pour le machine learning • Diplôme de niveau licence ou supérieur en informatique, statistiques, sciences de l’information, systèmes d’information, ingénierie ou dans un autre domaine quantitatif • Expérience de la conception et de l’optimisation de pipelines, d’architectures et de jeux de données à grande échelle • Solides capacités d’analyse et expérience des données structurées et semi-structurées • Expérience de la création de processus prenant en charge la transformation des données, la gestion des métadonnées, la gestion des dépendances et l’optimisation des workloads • Capacité à réaliser des analyses des causes racines sur les données et les processus afin de répondre aux enjeux métier et d’identifier les possibilités d’amélioration • Excellentes aptitudes en relation client et en collaboration transverse • Maîtrise de l’anglais et de l’espagnol, à l’écrit comme à l’oral • Expérience de travail sous Linux • Expérience de la création de pipelines de machine learning • Connaissance d’Elasticsearch • Expérience avec Zeppelin et/ou Jupyter • Familiarité avec les outils d’orchestration des workflows, tels que Jenkins ou Apache Airflow • Expérience des microservices et des technologies de containerisation, notamment Docker et Kubernetes

🏖️ Avantages

• Rémunération et avantages sociaux attractifs • De réelles opportunités de développement professionnel • Une culture diverse et inclusive • Un environnement favorisant l’apprentissage et le développement continus • La possibilité de travailler avec une équipe internationale talentueuse • Un environnement de travail stimulant et enrichissant