Archery Data & Analytics est un cabinet d’Expertise Data spécialisé dans 4 secteurs : Aéronautique, Défense, Transport et Energie. Nous intervenons chez nos clients sur des problématiques : De stratégie et de transformation data/digitale (gouvernance des données, roadmap data, digitalisation…) De maîtrise d’œuvre et gestion de projets Data à forts enjeux (utilisation des méthodes Agiles, Scrum, DevOps…) De réalisation de projets Data & Analytics sur mesure (Analytics, BIG DATA, Data Sciences, Low Coding…) Constitué en 2021 et aujourd’hui représenté par 15 experts Data & Analytics, nous sommes donc à la recherche d’un Data Engineer Expérimenté ! Environnement de travail (principal/secondaire) : Fonctionnel : Industrie, logistique et fonctions transverses Cloud Provider: Microsoft AZURE Plateformes Data : Microsoft FABRIC / Databricks Outils de Reporting : Microsoft Power BI / Tableau Plateformes d’integration: SQL Integration Services (SSIS); Azure Data Factory (ADF); FABRIC; Informatica (CDI/CAI) Langages de programmation : SQL ; Python ; PySpark Git & CI/CD : Azure DevOps Conseil & expertise : Apporter conseils et expertise auprès de nos clients Participer aux phases de cadrage, d’analyse et de conception d’architectures Data Être force de proposition sur les choix techniques et les bonnes pratiques Conception & réalisation de solutions Data : Participer à la recueil et l’analyse des besoins métiers, en collaboration avec nos consultants Data Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques et concevoir des architectures Data modernes (IaaS, PaaS, SaaS) Mettre en place des pipelines de données robustes/automatisés et concevoir des modèles de données Contribuer à la mise en œuvre de reportings décisionnels (calculs avancés, règles métier, indicateurs complexes) Documenter les solutions et assurer leur maintien en conditions opérationnelles (MCO) Collaboration IA / MLOps : Comprendre les enjeux MLOps sur un projet et collaborer avec un MLOps engineer Préparer et structurer les données pour entrainer des modèles de Machine Learning Participer à l’industrialisation de modèles ML (intégration dans les pipelines Data) Projets internes & vie du cabinet : Participer aux projets internes (offres, outillage, R&D, gestion des connaissances) Contribuer à la dynamique commerciale (avant-vente) et assurer la veille technologique active (retours d’expérience)
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