Ingénieur·e data

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 8 minutes

🇫🇷 France – Télétravail

💵 €47 300 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 0%

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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Perceptive Inc.

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1001 - 5000 employés

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

Healthcare • Consulting • Logistics

Perceptive Inc. est un fournisseur de premier plan de solutions scientifiques et basées sur les données pour l'industrie bio-pharmaceutique, se concentrant sur les domaines thérapeutiques de l'oncologie, du système nerveux central (SNC) et de l'imagerie musculo-squelettique. Grâce à son expertise en découverte de médicaments, en imagerie préclinique et clinique précoce, et en radiochimie, Perceptive propose des services qui identifient les candidats prometteurs et atténuent les risques grâce à ses services d'imagerie de premier ordre. Elle offre également des solutions eClinical complètes, y compris la gestion de la randomisation et de l'approvisionnement des essais (RTSM), visant à optimiser les processus des essais cliniques. Reconnue pour la haute qualité de ses données, Perceptive se positionne comme un partenaire pour faire avancer les essais cliniques et apporter plus rapidement des traitements essentiels aux patients, soutenue par plus de 50 ans d'expérience et une équipe d'experts dévoués. La présence mondiale de Perceptive assure une prestation fluide des services de découverte, eClinical et d'imagerie pour soutenir les essais cliniques à l'échelle mondiale.

Description

• Concevoir des pipelines de données cloud natifs et évolutifs pour des charges de travail batch et streaming • Contribuer à la mise en œuvre de frameworks d’ingestion de données structurées, semi-structurées et non structurées • Développer des API et des services d’intégration pour l’échange de données entre les systèmes internes • Contribuer à l’évolutivité et à la fiabilité de la plateforme dans les opérations internationales, en collaboration avec les ingénieurs seniors • Contribuer à la mise en œuvre de solutions de bases de données et de stockage relationnelles, NoSQL et de type data lake • Développer des frameworks d’ingestion et de transformation pilotés par les métadonnées • Veiller à ce que les schémas de données répondent aux besoins de l’analytics, de l’IA/ML et des applications métier • Mettre en œuvre des frameworks de qualité des données, des règles de validation et des contrôles automatisés • Concevoir des composants de transformation réutilisables afin de standardiser le traitement des données • Contribuer aux fonctionnalités de traçabilité des données, de catalogage et de gouvernance, sous supervision • Garantir la confidentialité et la protection des données ainsi que la conformité réglementaire • Développer des solutions distribuées de traitement des données à haut débit • Optimiser les pipelines de données en matière de performances, de maîtrise des coûts et de résilience • Contribuer à l’observabilité et à la supervision de la santé des pipelines, de la dérive des données et du respect des SLA • Concevoir des stratégies de cache, de partitionnement et d’indexation afin d’améliorer les performances des requêtes • Mettre à disposition des data scientists des jeux de données qualifiés et des pipelines de features • Développer des feature stores en temps réel ou orientés traitement batch • Intégrer les workflows de données aux systèmes MLOps et de déploiement des modèles, sous supervision • Concevoir des jeux de données prêts à être visualisés dans les outils de BI et les tableaux de bord • Appliquer les bonnes pratiques de sécurité, notamment le contrôle d’accès basé sur les rôles, le chiffrement et les modèles sécurisés de partage des données • Contribuer à la conformité avec les réglementations FDA/GxP, RGPD, HIPAA et autres réglementations applicables • Développer des pistes d’audit, des solutions de conservation des données et de reprise après sinistre • Se tenir informé·e des nouvelles technologies dans les domaines de la data engineering, de l’IA et du cloud • Partager ses connaissances et favoriser l’amélioration continue des pratiques de data engineering

🎯 Exigences

• Connaissance opérationnelle des plateformes de données cloud natives et des architectures serverless (Azure, AWS) • Bonne compréhension des concepts de CI/CD et de DevOps • Compréhension des concepts de modélisation des données • Familiarité avec les patterns d’API • Connaissance des plateformes de streaming (Kafka, Kinesis, Pub/Sub, Event Hubs) • Solides compétences en SQL • Bonnes aptitudes en communication et capacité à travailler avec des équipes techniques et métier • Expérience de l’orchestration de pipelines de données (par exemple Airflow, Prefect, Dagster) • Expérience des frameworks évolutifs de traitement des données (Spark, Flink, Beam, Databricks) • Expérience dans la data engineering ou dans des fonctions techniques connexes • Première expérience avec les plateformes de données cloud natives (Azure, AWS ou GCP) • Expérience avec les outils modernes d’ELT/ETL et le traitement distribué des données • Bonne expérience de Python et SQL, ainsi qu’éventuellement de technologies 3GL • Expérience avec les plateformes modernes de data warehouse et de lakehouse • Une expérience des outils d’analytics (Power BI, Tableau, Looker) serait un plus • Diplôme de niveau licence ou master en informatique, data engineering, génie logiciel ou dans une discipline apparentée • Anglais : courant