Data Engineer

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August 9

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SQLI

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eCommerce • Digital Consulting • SaaS

SQLI is a European digital services company that specializes in defining, building, and enhancing the digital business value for international A-brands. Founded in the 1990s, SQLI leverages technology, creativity, and methodologies to create meaningful and engaging digital experiences. The company focuses on designing, developing, and deploying robust architectures to enhance business agility, increase efficiencies, and support business growth. With a wide range of services including e-Commerce, experience platforms, technology and transformation, data insights, digital marketing and consulting, SQLI is committed to taking businesses to the next level of digital engagement.

1001 - 5000 employees

Founded 1990

🛍️ eCommerce

☁️ SaaS

📋 Description

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT robustes et évolutifs en utilisant Databricks, Python et SQL. • Intégrer des données provenant de sources multiples (bases de données, fichiers, APIs, etc.) • Transformer et nettoyer les données pour garantir leur qualité et leur cohérence. • Automatiser les tâches de traitement de données pour une exécution efficace et fiable. • Mettre en place des processus de surveillance et d'alerte pour garantir la disponibilité et la santé des pipelines. • Collaborer avec les analystes de données et les scientifiques de données pour comprendre leurs besoins en matière de données et leur fournir des données de haute qualité. • Documenter les pipelines de données et les processus de manière claire et concise. • Rester à jour sur les dernières technologies et tendances en matière de Big Data et d'analyse de données.

🎯 Requirements

• Diplôme d'ingénieur informatique, de mathématiques, de statistiques ou d'un domaine connexe. • Maitrise de l’anglais, à l'écrit et à l'oral. • Minimum 5 ans d'expérience en tant que Data Engineer. • Expertise en Databricks, Python et SQL. • Expérience en matière d'intégration de données, de transformation de données et de nettoyage de données. • Solide compréhension des architectures de données Big Data. • Expérience en matière de développement de pipelines de données batch et streaming. • Expérience en matière de mise en place de processus de surveillance et d'alerte. • Excellentes compétences en communication et en collaboration. • Capacité à travailler de manière autonome et à gérer plusieurs projets simultanément. • Esprit d'équipe et volonté de partager ses connaissances.