Data Engineer (H/F) at Collaboration Betters The World GmbH

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Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

31 May, 26

Salary

0.0

Posted On

02 Mar, 26

Experience

10 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Engineering, Data Lake, Data Warehouse, CI/CD, Observability, Data Quality, Cloud Optimization, SQL, Python, Data Architecture, Data Platform, Data Bricks, Microsoft Fabric, Azure, AWS, GCP

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

Overview Chez 𝗖𝗕𝗧𝗪 (Collaboration Betters The World), entreprise mondiale de conseil en technologie, la collaboration est la pierre angulaire de l’innovation et du succès, et le fondement de tout ce que nous mettons en œuvre. Notre mission : transformer les entreprises et les communautés pour un monde meilleur. Présents dans plus de 20 pays et 35 villes, nous allions une expertise mondiale avec une compréhension locale des enjeux de nos clients. Au sein de la Service Line "Data Analytics & IA", nous développons une approche qui vise à accompagner nos clients dans la définition de leurs stratégies en matière de Data Science et d’IA, d’Analytics et Business Intelligence, de Data et plateformes. L’objectif est de les accompagner à chaque étape de leurs parcours afin de les aider à libérer le potentiel de leurs données. Responsibilities Que vas-tu faire ? Concrètement au sein de l'expertise Data Engineering, tu seras en charge de : 1. Conception & Architecture Concevoir des architectures Data scalables et sécurisées : Data Lake, Data Warehouse. Réaliser des estimations de coûts et comparer objectivement différentes technologies et architectures. Participer aux choix technologiques en fonction des enjeux métiers et contraintes techniques. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie et d’architecture Data. 2. Développement & Industrialisation Construire et industrialiser des pipelines batch et temps réel. Implémenter des pratiques CI/CD, observabilité, gouvernance et data quality. Optimiser les performances et les coûts sur les environnements cloud. Qualifications Quel est ton profil ? Tu as une expérience significative de plus de 7 ans en data engineering. Tu es issu d’une formation dans le domaine de la Data niveau Bac +5/Ecole d'ingénieur Tu détiens une expertise sur une Data Platform moderne idéalement Data Bricks ou Microsoft Fabric Tu maîtrises un cloud public (Azure, AWS ou GCP). Tu as de très bonnes compétences en SQL et Python. Tu disposes de solides connaissances en architecture Data moderne. Tu as une forte aisance relationnelle notamment pour l'animation d'atelier variés (conception, ateliers agiles, retros et cadrages). Notre processus de recrutement : 1ère étape : Rencontre avec un membre de l’équipe RH pour introduire le poste, l’environnement de travail et comprendre tes motivations ; 2ème étape : Rencontre avec les équipes de la Service Line pour faire connaissance mais aussi te challenger techniquement ; 3ème étape : Rencontre avec un membre de la direction et l’un de nos sales pour te challenger sur ta compréhension de CBTW, le partage de valeurs communes et ta motivation pour nous rejoindre. Ce que nous te proposons : Collaborer au sein d'une entreprise internationale dynamique et ouverte d'esprit où tes idées sont entendues et valorisées ; Accéder à des perspectives d’évolution professionnelle tout au long de ta carrière via des formations et des certifications ; Bénéficier d'un suivi de carrière sur mesure avec ton référent RH et des points réguliers avec ton Business Manager lors de tes missions ; Intégrer des communautés te permettant de partager des centres d'intérêts communs ou expertises techniques ; Créer du lien avec des collaborateurs passionnés à travers différents évènements internes (afterworks, soirées annuelles, séminaires, …). Nous avons hâte d'échanger avec toi !

Responsibilities

The role involves designing scalable and secure Data Architectures, including Data Lakes and Data Warehouses, and defining best practices for data engineering and architecture. Responsibilities also include building and industrializing batch and real-time pipelines, implementing CI/CD, observability, governance, and optimizing cloud performance and costs.