Data Ingénieur (H/F)

💼 Offre d'emploi

Type de contrat

Contrat à durée indéterminée

Durée de travail

Temps plein

Expérience

Expérience exigée

Salaire

Permis demandé

Aucune information

📍 Entreprise

Description de l'offre

BK Consulting, société de Conseil en Système d'Information avec une forte expertise métier compte plus de 700 consultants.
Depuis 2000, nos collaborateurs sont au centre de nos préoccupations et notre positionnement en tant que multi-spécialiste nous permet d'accompagner nos clients sur leurs projets à travers des partenariats forts et durables.
Nous avons convaincu de nombreuses entreprises du domaine de la Banque, de la Finance, de l'Assurance, de la Distribution, de l'Industrie et des Services.
Le poste :

Dans le cadre du développement de notre plateforme data, nous recherchons un(e) Data Ingénieur (H/F) expérimenté(e) sur le cloud AWS et maîtrisant le développement en Python.
Vous rejoindrez une équipe data transverse, en charge de la conception, l'industrialisation et la fiabilisation des pipelines de données stratégiques pour les équipes métiers, produits et data science.
Vos principales missions :
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, scalables et sécurisés dans AWS
Implémenter des solutions de traitement de données temps réel et batch
Automatiser les flux de données (ETL/ELT) avec les services AWS (Glue, Lambda, S3, Redshift, etc.)
Collaborer avec les équipes data science, BI et produit pour comprendre les besoins métiers
Optimiser les performances et la fiabilité de l'architecture data
Participer à la mise en place des bonnes pratiques : CI/CD, monitoring, qualité des données, sécurité
Profil recherché :

Bac+5 en informatique, ingénierie, ou équivalent
Minimum 5 ans d'expérience en tant que data engineer dans un environnement de production
Excellente maîtrise de Python pour le traitement et l'ingestion de données
Solide expérience dans l'écosystème AWS (Glue, Lambda, S3, Athena, Redshift, Step Functions')
Bonne compréhension des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse, event-driven, etc.)
Pratique des outils d'orchestration (Airflow, Prefect) et de versioning (Git)
Connaissances en SQL avancé et performance des requêtes
Sens de l'autonomie, rigueur, esprit d'équipe
Anglais professionnel (écrit/oral)