Data Ingénieur- Services Financiers-Strasbourg at Sopra Steria

Schiltigheim, Great East, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

14 May, 26

Salary

0.0

Posted On

13 Feb, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Analysis, Data Engineering, Data Modeling, Database Consultation, Relational Databases, NoSQL, Columnar Databases, Document Databases, Graph Databases, Multidimensional Databases, ETL, ELT, Data Visualization, SQL, Python, R

Industry

Information Technology & Services

Description

Description de l'entreprise Sopra Steria, acteur majeur de la Tech en Europe, avec 51 000 collaborateurs dans près de 30 pays, est reconnu pour ses activités de conseil, de services et solutions numériques. Il aide ses clients à mener leur transformation digitale et à obtenir des bénéfices concrets et durables. Le Groupe apporte une réponse globale aux enjeux de compétitivité des grandes entreprises et organisations, en combinant une connaissance approfondie des secteurs d’activité et des technologies à une approche collaborative. Sopra Steria place l’humain au cœur de son action et s’engage auprès de ses clients à tirer le meilleur parti du numérique pour construire un avenir positif. En 2024, le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 5,8 milliards d’euros. The world is how we shape it Description du poste Votre futur environnement de travail : Sopra Steria accompagne la transformation Data de ses clients du secteur financier de bout en bout: Votre rôle et vos missions: Vous participez à toutes les phases du développement des projets : L’interaction avec le métier pour collecter leurs besoins d’analyse La collecte des données pertinentes pour la réalisation des analyses La vérification de la qualité des données et mise en œuvre d’actions de remédiation si nécessaire La transformation et analyses multidimensionnelle des données La construction de tableaux de bord permettant de visualiser les données L’identification d’insights et interprétation avec le métier Qualifications Votre profil : Diplômé(e) d'une Ecole d'Ingénieurs ou équivalent Universitaire en Informatique, vous avez déjà participé à un projet DATA et vous avez une première expérience avérée en data analyse et/ou engineering. Vos compétences : Connaissance large en modélisation et en consultation des bases de données (relationnel, NoSQL, orientées colonnes/ documents/graphes, multi dimensionnelle) Connaissance des outils d'alimentation des données (ETL, ELT) Connaissance des outils de visualisation des données (tabulaire/graphique, statique/dynamique) Connaissance des langages SQL, Python ou R Connaissance des principes d'optimisation des performances (dénormalisation, hiérarchisation, indexation) en fonction des usages Informations complémentaires Les avantages à nous rejoindre : Un accord télétravail pour télétravailler jusqu’à 2 jours par semaine selon vos missions. Un package avantages intéressant : une mutuelle, un CSE, des titres restaurants, un accord d’intéressement, des primes vacances et cooptation. Un accompagnement individualisé avec un mentor. Des opportunités de carrières multiples : plus de 30 familles de métiers, autant de passerelles à imaginer ense Plusieurs centaines de formations accessibles en toute autonomie depuis l’app mobile avec Sopra Steria Academy. La possibilité de s'engager auprès de notre fondation ou de notre partenaire « Vendredi ». L'opportunité de rejoindre le collectif Tech'Me UP (formations, conférences, veille, et bien plus encore…) Employeur inclusif et engagé, notre société œuvre chaque jour pour lutter contre toute forme de discrimination et favoriser un environnement de travail respectueux. C’est pourquoi, attachés à la mixité et à la diversité, nous encourageons toutes les candidatures et tous les profils. https://www.soprasteria.fr/nous-connaitre/nos-engagements

Responsibilities

The role involves participating in all phases of data projects, from gathering business requirements for analysis to collecting and transforming relevant data. Responsibilities also include ensuring data quality, building dashboards for data visualization, and interpreting insights with the business stakeholders.