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Coretek
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51 – 200 Employés
Sponsor de visa H1BConseilIndustrie manufacturièreSoins de santé
Coretek est un fournisseur expert de services gérés Microsoft Azure et un cabinet de conseil en technologies cloud qui accompagne des organisations gouvernementales ainsi que des secteurs de la santé, de l’industrie manufacturière et des services financiers. Ses activités couvrent la migration vers le cloud, la modernisation des applications, l’automatisation DevOps, la gestion des environnements de travail, la cybersécurité et les solutions d’intelligence artificielle développées avec Azure OpenAI et des technologies d’apprentissage automatique. Coretek propose également des services de sécurité et d’observabilité utilisant des plateformes telles que Palo Alto et Dynatrace, ainsi que des partenariats avec Imprivata et Citrix. Son équipe pluridisciplinaire aide ses clients à moderniser leur infrastructure, à renforcer leur sécurité et à développer des capacités concrètes dans le cloud et l’intelligence artificielle.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur Data Azure — Hybride en Inde

Concevez et exploitez des pipelines de données batch et streaming fiables sur Azure pour Coretek. Développez des modèles de données gouvernés, des contrôles qualité et des flux de production au service des équipes métier et techniques.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AzureDockerKafkaKubernetesPySparkPythonSparkSQLTerraform

Description

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch et streaming idempotents, observables et récupérables
  • Créer des modèles de données analytiques, notamment des schémas dimensionnels, des couches sémantiques et des data marts préparés
  • Connecter des bases de données opérationnelles, des API SaaS, des fichiers et des flux d’événements, tout en gérant l’évolution des schémas et les données arrivant tardivement
  • Intégrer aux pipelines des contrôles de fraîcheur, de volume, d’unicité et d’intégrité référentielle des données
  • Mettre en place des procédures d’alerte et d’escalade en cas de défaillance des pipelines
  • Gérer les pipelines de production au moyen du monitoring, de la réponse aux incidents d’astreinte, de l’analyse des causes racines et des rejeux de données
  • Améliorer les performances et maîtriser les coûts grâce au partitionnement, au clustering, au dimensionnement des fichiers et au dimensionnement des entrepôts ou clusters
  • Utiliser le contrôle de version, les revues de code, la CI/CD, les tests automatisés et l’infrastructure as code
  • Appliquer les contrôles d’accès, les mesures de protection des données personnelles, les exigences de conservation, de lignage et d’audit avec les équipes sécurité et conformité
  • Collaborer avec les analystes, les data scientists et les ingénieurs produit afin d’établir des contrats de données durables
  • Tenir à jour les dictionnaires de données, les registres de lignage et les runbooks des pipelines

Exigences

  • Au moins cinq ans d’expérience dans la création de pipelines de données en production
  • Solide expérience pratique de Python pour l’ingénierie des données, notamment les tests, le packaging et la revue de code
  • Maîtrise pratique des API DataFrame et SQL de PySpark, des jointures et agrégations à grande échelle, du partitionnement, du comportement des shuffles et du diagnostic dans l’interface Spark
  • Compétences avancées en SQL, notamment les fonctions de fenêtrage, l’analyse des plans d’exécution et l’optimisation des performances
  • Expérience pratique d’Azure Data Factory, Databricks, Synapse ou Fabric, ainsi que d’ADLS
  • Solides connaissances en modélisation des données couvrant la normalisation, les schémas en étoile et les dimensions à évolution lente
  • Expérience des workflows de développement fondés sur Git et des livraisons CI/CD
  • Excellentes aptitudes à la communication, notamment la capacité à expliquer les problèmes de pipelines aux parties prenantes non techniques
  • Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes, notamment en analyse des causes racines
  • Solide expérience du travail avec des clients dans un environnement technique de conseil
  • Expérience des données streaming avec Kafka ou Event Hubs
  • Expérience de l’utilisation de Delta Lake ou Iceberg
  • Expérience de Terraform ou Bicep pour l’infrastructure as code et de Docker ou Kubernetes pour la conteneurisation
  • Expérience dans des environnements réglementés impliquant HIPAA, SOC 2, PCI ou GDPR
  • Expérience dans la création de plateformes de données pour le machine learning ou le support de pipelines de features
  • Capacité à gérer plusieurs projets clients et à fournir un travail de qualité dans les délais
  • Expérience de l’utilisation d’Azure DevOps ou GitHub pour le contrôle du code source et les pipelines de livraison

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