Royaume-Uni
LSEG
Capgemini
Ingénieur Données
Royaume-Uni
Birmingham, England, United Kingdom · Bristol, England, United Kingdom · London, England, United Kingdom · Manchester, England, United Kingdom · Newcastle upon Tyne, England, United Kingdom
PythonJavaAWSGCPGo
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À propos du poste
QUI VOUS RETROUVEREZ
L'équipe Data Platforms fait partie de la Global Practice Insights and Data et a connu une forte croissance et un succès continu dans une variété de projets et de secteurs. Data Platforms est le foyer des Data Engineers, Platform Engineers, Solutions Architects et Business Analysts qui se concentrent sur la conduite de la transformation numérique et de données de nos clients en utilisant les plateformes cloud modernes.
Nous nous spécialisons dans l'utilisation des derniers frameworks, architectures de référence et technologies en utilisant AWS, Azure et GCP ainsi que diverses plateformes de données comme Databricks, Snowflake, Quantexa, Palantir, SAS.
LE RÔLE QUE VOUS CONSIDÉREZ
En tant qu'Ingénieur Données, vous serez un membre essentiel de notre équipe dédiée à la construction de plateformes de données évolutives et sécurisées. Vous utiliserez votre expertise pour concevoir, développer et mettre en œuvre des entrepôts de données, des data lakehouses et des modèles IA/ML qui alimentent nos opérations basées sur les données.
CE QUE VOUS APPORTEREZ
- Concevoir et construire des pipelines de données haute performance : pour extraire, transformer et charger des données dans le stockage de données cloud et d'autres services cloud.
- Développer et maintenir des entrepôts de données et des data lakehouses sécurisés : Mettre en œuvre des modèles de données, des contrôles de qualité des données et des pratiques de gouvernance pour garantir des données fiables et précises.
- Mettre en œuvre des processus ETL/ELT : Développer des flux de travail d'extraction, de transformation, de chargement (ETL) ou d'extraction, de chargement, de transformation (ELT) pour déplacer de manière transparente les données des systèmes sources vers les
- entrepôts de données, les lacs de données et les lakehouses en utilisant des outils open source et cloud.
- Construire et déployer des modèles IA/ML : Intégrer le Machine Learning dans les pipelines de données, en tirant parti du ML pour développer des modèles prédictifs et générer des insights commerciaux.
- Surveiller et optimiser les pipelines de données et l'infrastructure : Analyser les métriques de performance, identifier les goulots d'étranglement et mettre en œuvre des optimisations pour l'efficacité et l'évolutivité.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles : Travailler en étroite collaboration avec des analystes commerciaux, des scientifiques de données et des ingénieurs DevOps pour assurer la réussite des implémentations de plateformes de données.
- Rester à la pointe : Apprendre et s'adapter continuellement au paysage évolutif des technologies big data et des meilleures pratiques, en se concentrant sur la manière dont l'IA peut vous aider dans votre travail de livraison.
Prérequis
- Minimum 10+ années d'expérience en tant qu'Ingénieur Données ou dans un rôle similaire.
- Expertise avérée dans les technologies ci-dessous, et développement de pipelines de données et compréhension approfondie des concepts et pratiques d'entreposage de données.
- Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse, et solides compétences en communication et en travail d'équipe.
Autorisation de sécurité : Pour être nommé avec succès à ce poste, vous devez être éligible pour obtenir une autorisation de vérification de sécurité (SC).
Pour obtenir l'autorisation SC, le candidat retenu doit avoir résidé de manière continue au Royaume-Uni au cours des 5 dernières années, ainsi que d'autres critères et exigences.
Certains postes sont réservés aux ressortissants britanniques exclusifs pour des raisons de sécurité ; par conséquent, il se peut que l'on vous demande votre nationalité dans le cadre du processus de candidature.
Si une offre de poste vous est proposée avec succès, vous passerez une série de vérifications préalables à l'emploi, notamment : identité, nationalité (unique ou double) ou statut d'immigration, historique d'emploi remontant à 3 années civiles continues, et vérification du casier judiciaire non expiré (connue sous le nom de Disclosure and Barring Service).
En plus de ces compétences de base, vous devriez avoir une expérience spécialisée dans une ou plusieurs des technologies suivantes
Azure Databricks
- Concevoir et construire des pipelines de données haute performance : Utiliser Databricks et Apache Spark pour extraire, transformer et charger des données dans le stockage de données Azure et d'autres services Azure.
- Expérience de Databricks ML et Azure ML pour développer des modèles prédictifs et générer des insights commerciaux.
- Expertise avérée en Databricks, Apache Spark, et développement de pipelines de données et compréhension approfondie des concepts et pratiques d'entreposage de données.
- Expérience avec la plateforme cloud Microsoft Azure, y compris le stockage de données Azure, Databricks et Azure Data Factory.
- Azure Data Engineer Associate et Databricks Certified Data Engineer Professional
AWS
- Maîtrise des outils AWS : Expérience démontrable de l'utilisation de AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Amazon Cloudwatch, Amazon SNS et AWS Step Functions.
- Compétences en programmation : Solide expérience des langages de programmation modernes tels que Python, Java, Scala & Pyspark.
- Expertise en technologies de stockage de données : Connaissance approfondie des technologies d'entrepôt de données, de bases de données et des technologies de l'écosystème Big Data telles que AWS Redshift, AWS RDS et Hadoop.
- Expérience avec les lacs de données AWS : Expérience avérée de travail avec les lacs de données AWS sur AWS S3 pour stocker et traiter des ensembles de données structurés et non structurés.
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
Tout au long du processus de recrutement, des questions vous seront posées sur votre éligibilité à l'autorisation de sécurité, telles que, mais sans s'y limiter, votre pays de résidence et votre nationalité.
Travail hybride : Les lieux où vous travaillerez au jour le jour varieront en fonction de votre rôle, de vos besoins et de ceux de l'entreprise ; ce sera un mélange de bureaux de l'entreprise, de sites clients et de votre domicile ; en notant que vous ne pourrez pas travailler à domicile 100% du temps.
Ce que nous vous offrirons
Vous serez encouragé à avoir un bon équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Notre approche de travail axée sur l'hybride signifie que nous intégrons le travail hybride dans tout ce que nous faisons et faisons des arrangements de travail flexibles une réalité quotidienne pour nos employés. Tous les employés britanniques sont éligibles pour demander des arrangements de travail flexibles.
Vous serez habilité à explorer, innover et progresser. Vous bénéficierez de la philosophie « apprentissage tout au long de la vie » de Capgemini, ce qui signifie que vous aurez d'innombrables opportunités de formation et de développement, des groupes de réflexion aux hackathons, et un accès à des cours 250,000 avec de nombreuses certifications externes de AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, des qualifications en cybersécurité et bien plus encore.
Pourquoi nous sommes différents
Chez Capgemini, nous aidons les organisations du monde entier à devenir plus agiles, plus compétitives et plus prospères. Des solutions techniques intelligentes, sur mesure et souvent révolutionnaires à des problèmes complexes sont la norme. Mais il en va de même pour une culture aussi collaborative que tournée vers l'avenir. En travaillant en étroite collaboration les uns avec les autres et avec nos clients, nous comprenons les entreprises et leurs objectifs. Vous le ferez aussi.
Capgemini est fier de représenter près de 130 nationalités et sa diversité culturelle. Notre définition holistique de la diversité s'étend au-delà du genre, de l'identité de genre, de l'orientation sexuelle, du handicap, de l'ethnicité, de la race, de l'âge et de la religion.
Capgemini considère la diversité comme tout ce qui fait de nous ce que nous sommes en tant qu'organisation, y compris notre milieu social, nos expériences de vie et de travail, nos styles de communication et même notre personnalité. Ces dimensions contribuent au type de diversité que nous valorisons le plus : la diversité de la pensée.
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