Data Engineer, Python, AWS, Data Pipelines

🕒 il y a 7 mois

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Recevoir des emails pour des emplois à distance

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

Softgic

Site WebLinkedInTous les Emplois

51 - 200 employés

Fondée en 2011

🔒 Cybersecurity

🤖 Intelligence artificielle

Cloud • Cybersecurity • Artificial Intelligence

Softgic est une entreprise technologique spécialisée dans l’accompagnement de la transformation digitale et cognitive de ses clients. Forte de plus de 12 ans d’expérience, Softgic conçoit des solutions innovantes et sur mesure dans divers domaines, notamment le développement logiciel, la sécurité des données dans le cloud, le métavers et l’automatisation. Leur approche combine conception, développement et mise en œuvre afin d’optimiser les processus métiers et de garantir la sécurité et l’efficacité des infrastructures technologiques.

Description

• Design and maintain scalable ETL/ELT pipelines in Python, integrating structured and semi-structured data (JSON, CSV, XML) across Snowflake, MongoDB, Postgres, and AWS services (S3, Glue, Lambda, EC2, EMR, Redshift, RDS). • Build and optimize transformation and orchestration workflows using DBT, Airflow, Prefect, or Dagster. • Implement data governance, quality checks, and security best practices throughout data pipelines. • Extend and optimize the Elastic Hierarchy framework to harmonize financial data from various systems. • Collaborate with analysts, ML engineers, and product teams to deliver business-ready datasets and data solutions.

🎯 Exigences

• Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Engineering, or a related field. • Strong Python programming skills with experience in data processing and automation. • Proven experience with the AWS data ecosystem, including S3, Glue, Lambda, EMR, EC2, Redshift, and RDS. • Hands-on experience with Snowflake, MongoDB, and Postgres databases. • Proficiency with DBT or similar data transformation tools, and with orchestration frameworks such as Airflow, Prefect, or Dagster. • Knowledge of data mapping, attribution, or reconciliation (experience in financial services is a strong plus). • Understanding of hybrid/on-premise deployment models within enterprise environments. • Excellent English communication skills and ability to collaborate effectively within distributed teams.