Lead Data Consultant, Manager

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PwC

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10 000+ employés

Fondée en 1998

💸 Finance

☁️ SaaS

💰 Grant en 2023-09

Finance • Consulting • SaaS

PwC est un réseau mondial de cabinets fournissant des services professionnels dans des domaines tels que l'audit, l'assurance, le conseil et les services fiscaux. Présent dans 157 pays et employant plus de 276 000 personnes, PwC s'engage à offrir des services de qualité en assurance, conseil et fiscalité. L'entreprise se spécialise dans l'aide aux organisations et aux individus pour créer la valeur qu'ils recherchent, en fournissant des solutions spécialisées dans divers secteurs, notamment les services financiers, la technologie, les médias et les télécommunications, entre autres. Les services de PwC incluent le conseil sur des questions telles que la cybersécurité, la transformation des entreprises et la durabilité, garantissant qu'ils restent à la pointe des tendances de l'industrie et des besoins des clients.

Description

• Focus on utilizing advanced analytical techniques to extract insights from large datasets and drive data-driven decision-making • Leverage skills in data manipulation, visualization, and statistical modelling to support clients in solving complex business problems • Motivate, develop and inspire others to deliver quality • Coach, leverage team members’ unique strengths, and manage performance • Identify opportunities that contribute to the success of the Firm • Lead with integrity and authenticity, articulating our purpose and values in a meaningful way • Embrace technology and innovation to enhance delivery and encourage others

🎯 Exigences

• 6 + years of experience in data engineering or architecture with an emphasis on data analytics and reporting • Proficiency in developing data pipelines on cloud platforms such as Azure, AWS or Google Cloud • 6 + years of experience in design and development of large scale data solutions using data modelling/ data munging/ data management tool sets such as SQL Server, Oracle DB, Azure Synapse, Redshift, Alteryx, Databricks, Azure Data factory, AWS Glue, Informatica, Collibra, Denodo etc. • Experience building data processing pipelines to integrate large datasets from multiple sources and formats • Experience designing and developing data pipelines from ingestion to consumption within big data architecture using Python/Java/SQL etc. • Proficiency in big data technologies and tools such as Spark/ PySpark , Hadoop, Hive, Kafka • Proficiency in common machine Learning libraries in Python, Spark, and Deep Learning/AI frameworks considered an asset • Proficiency in any of the following programming languages, frameworks and technologies: JavaScript, React, Node.JS, Python, R, D3.JS, open source databases such as PostgreSQL, MySQL, MongoDB considered an asset • Data engineering certification is a plus

🏖️ Avantages

• Competitive compensation package • Inclusive benefits • Flexibility programs