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GFT Technologies est une entreprise spécialisée dans les technologies et la transformation numérique, qui intervient dans les domaines du conseil, de l’assurance et de la cybersécurité. Sa plateforme Cookiebot aide les organisations à recueillir et à gérer le consentement des utilisateurs, tout en favorisant le respect des réglementations en matière de confidentialité, notamment le RGPD et le CCPA. Les solutions de l’entreprise sont conçues pour s’intégrer aux environnements numériques existants et sont utilisées par plus de 600 000 clients dans le monde pour gérer les données personnelles avec davantage de transparence et de contrôle.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur data senior AWS

Ingénieur data senior AWS chargé de moderniser la plateforme Lakehouse de GFT Technologies. Développe des pipelines en Python et PySpark et contribue à la gouvernance des données, à l’analyse et à l’IA.

BRBrésilÀ distanceTemps pleinSeniorLangue Requise : portugaisIngénieur cloud
ApacheAWSCloudDynamoDBETLHadoopMongoDBNoSQLPySparkPythonSparkSQLTerraform

Description

  • Collecter, organiser et traiter de grands ensembles de données à l’aide d’outils ETL.
  • Traduire les objectifs métier des clients en stratégies de gestion de l’information et de business intelligence.
  • Créer et maintenir des pipelines de données avec un accès sécurisé aux informations.
  • Créer des indicateurs et des tableaux de bord à partir des données collectées, tout en préservant leur qualité et leur intégrité.
  • Contribuer à la modernisation de la plateforme de données grâce à une architecture Lakehouse, à la gouvernance, à la qualité et à la préparation des données pour l’analyse et l’IA.
  • Concevoir des modèles dimensionnels pour les équipes métier, les tableaux de bord et les rapports.
  • Contribuer à l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion et du traitement au stockage, à la transformation, à la consommation et à la gouvernance.
  • Développer et optimiser des pipelines avec Python, PySpark et les services AWS.
  • Travailler avec Apache Iceberg sur la gestion des tables analytiques, le versionnage, l’évolution des schémas, le partitionnement et l’optimisation des performances.
  • Utiliser des moteurs tels qu’Athena, Trino, Presto ou Spark SQL pour interroger de grands ensembles de données dans des formats en colonnes comme Parquet et ORC.
  • Mettre en œuvre des tests unitaires et de performance, des pratiques de sécurité, des contrôles d’accès et la supervision du cloud.
  • Améliorer la qualité, la traçabilité, l’intégrité et l’efficacité des processus de données.

Exigences

  • Expérience de la collecte, de la transformation et du chargement de données avec des outils ETL.
  • Expérience de Python et PySpark.
  • Expérience des services AWS tels que Glue, EMR, Athena, SNS, Lambda, Step Functions, S3, Lake Formation, IAM et CloudWatch.
  • Connaissance des bases de données NoSQL telles que MongoDB et DynamoDB, ainsi que des technologies Hadoop associées.
  • Expérience de l’architecture Lakehouse et d’Apache Iceberg, notamment de la gestion des tables analytiques, du versionnage, de l’évolution des schémas, du partitionnement et de l’optimisation des performances.
  • Expérience des moteurs de requête à grande échelle tels qu’Athena, Trino, Presto ou Spark SQL.
  • Connaissance des formats de données en colonnes tels que Parquet et ORC.
  • Expérience de la modélisation dimensionnelle, notamment des faits, dimensions, granularité, clés, hiérarchies, indicateurs et KPI.
  • Expérience du traitement de données structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Connaissance des tests unitaires et de performance.
  • Expérience de l’application de pratiques de sécurité, de contrôles d’accès et de la supervision dans des environnements cloud.
  • Les certifications AWS Cloud Practitioner et AWS Data Engineer sont un plus.
  • Une expérience de la qualité et de l’observabilité des données est un plus.
  • La connaissance d’outils d’infrastructure en tant que code tels que Terraform et d’outils de supervision tels que CloudWatch est un plus.
  • La connaissance de Data Mesh est un plus.
  • La connaissance de l’application de l’intelligence artificielle aux données est un plus.
  • Capacité à résoudre des problèmes.
  • Capacité à travailler de manière autonome et à gérer efficacement son temps.

Avantages

  • Une carte multi-avantages offrant le choix de la manière et du lieu d’utilisation.
  • Des bourses pour les études de premier et de deuxième cycle, les programmes MBA et les cours de langues.
  • Des programmes de soutien aux certifications professionnelles.
  • Horaires de travail flexibles.
  • Rémunération compétitive.
  • Des évaluations annuelles des performances et un plan structuré de développement de carrière.
  • Des possibilités de carrière à l’international.
  • Accès à Wellhub et TotalPass.
  • Régime de retraite privé.
  • Aide à la garde d’enfants.
  • Assurance maladie.
  • Assurance dentaire.
  • Assurance vie.

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