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Ford Motor Company est un constructeur automobile basé aux États-Unis, dont l’histoire remonte à 1903. En plus de concevoir et de produire des véhicules, l’entreprise élargit son champ d’action aux services de mobilité, aux expériences numériques et aux logiciels. Les activités de Ford comprennent également des initiatives en matière de développement durable et des objectifs environnementaux, reflétant une approche qui relie transport, innovation, impact sur les communautés et pratiques commerciales responsables.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur de données full stack chez Ford

Concevez des pipelines et des plateformes de données évolutifs sur GCP pour l’organisation technologique de Ford. Contribuez à la gouvernance, à la sécurité, à l’automatisation et aux améliorations des performances.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
BigQueryCloudGoogle Cloud PlatformJavaMicroservicesMySQLNoSQLPostgresPythonSQLTerraform

Description

  • Créez et maintenez des pipelines évolutifs d’ingestion et de curation à partir de sources de données variées.
  • Normalisez et améliorez la qualité des données afin qu’elles soient prêtes pour l’analyse.
  • Développez des pipelines de données efficaces avec Python, SQL et DBT ou Dataform.
  • Contribuez au développement de bout en bout et à la circulation fiable des données, de leur source aux informations exploitables.
  • Développez et exploitez des plateformes de données sur GCP avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Functions.
  • Appliquez les politiques de gouvernance des données, les contrôles d’accès et les pratiques de sécurité du cloud.
  • Gérez les flux de travail des données et provisionnez l’infrastructure cloud avec Astronomer et Terraform.
  • Améliorez les performances, l’évolutivité et l’efficacité des pipelines et du stockage, ainsi que l’utilisation des ressources et la rentabilité.
  • Collaborez avec les architectes de données et d’applications, les responsables de services et des équipes transversales pour définir des pratiques, des modèles de conception et des cadres de travail.
  • Automatisez les opérations de la plateforme pour renforcer sa fiabilité, la qualité des données et l’efficacité.
  • Expliquez les décisions techniques complexes aux parties prenantes, qu’elles soient techniques ou non.
  • Repérez les possibilités d’améliorer la plateforme de données et d’étendre ses capacités.
  • Transformez les besoins métier en conceptions efficaces d’actifs de données et en code performant.
  • Documentez les processus d’ingénierie des données et encouragez le partage des connaissances.

Exigences

  • Diplôme de licence en informatique, technologies de l’information, systèmes d’information, analyse de données ou domaine connexe, ou combinaison équivalente de formation et d’expérience.
  • Cinq à sept ans d’expérience en ingénierie des données ou en génie logiciel, dont au moins deux ans dans la création et le déploiement de plateformes de données cloud ; une expérience de GCP est souhaitée.
  • Maîtrise de SQL, Java et Python.
  • Expérience pratique de la conception et du déploiement de pipelines de données cloud avec des services GCP tels que BigQuery, Dataflow et DataProc.
  • Compréhension de l’architecture orientée services et des microservices.
  • Expérience des bases de données relationnelles telles que PostgreSQL et MySQL, des bases NoSQL et des bases de données en colonnes telles que BigQuery.
  • Connaissance des cadres de gouvernance des données cloud, du chiffrement et du masquage des données.
  • Familiarité avec les pipelines CI/CD, les outils d’infrastructure en tant que code tels que Terraform et Tekton, et les cadres d’automatisation.
  • Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes, notamment pour diagnostiquer des problèmes complexes liés aux plateformes de données et aux microservices.
  • Expérience du suivi et de l’optimisation des coûts et des ressources de calcul pour des services GCP tels que BigQuery, Dataflow, Cloud Run et DataProc.
  • Intérêt pour les données, l’innovation et l’apprentissage continu.

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Concevoir des formations aux données et à l’IA fondées sur des données probantes pour les programmes de développement professionnel de Correlation One. Créer des programmes, des exercices et des ressources pédagogiques réutilisables pour des entreprises clientes.

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