EY est un cabinet mondial de services professionnels qui propose une expertise en audit, fiscalité, conseil et accompagnement. Ses équipes aident les organisations à relever des défis complexes, à renforcer la confiance dans l’information financière et les marchés, et à utiliser les données et la technologie pour soutenir leur transformation.
Le cabinet fournit notamment des services de conseil en finance d’entreprise, en stratégie transactionnelle et en technologies. EY travaille avec des clients dans des secteurs tels que la santé, les services juridiques, le marketing, l’énergie, la finance et le secteur public, en intégrant la durabilité et l’innovation à nombre de ses solutions.
Spécialiste senior des opérations et de l’ingénierie des données – sur site à Noida
Poste senior en ingénierie des données chez EY, axé sur les plateformes de données cloud, les pipelines évolutifs, la migration, la veille stratégique et des opérations fiables sur AWS et Azure.
Description
- Concevoir et maintenir des pipelines de données évolutifs et des cadres d’intégration
- Administrer et optimiser les plateformes de données cloud, les bases de données, les entrepôts et les jeux de données analytiques
- Piloter les initiatives de migration, de modernisation et de transformation des données
- Collaborer avec les équipes métier, d’analytique et de reporting afin de fournir des actifs de données fiables
- Maintenir la qualité, la sécurité, les performances, la disponibilité et la résilience opérationnelle des données
- Permettre la mise en œuvre de programmes de veille stratégique, de reporting et d’analytique en libre-service
- Surveiller, résoudre les problèmes et améliorer les opérations et les processus des plateformes de données
Exigences
- Maîtrise pratique de SQL, Python et/ou PySpark
- Expérience dans la conception et le développement de pipelines ETL/ELT, de flux de données et de solutions d’intégration
- Expérience pratique des services AWS tels que S3, Glue, Redshift, Lambda et Athena, et/ou des services Azure, notamment ADF, Databricks, ADLS et Synapse
- Solide compréhension des architectures d’entrepôt de données, de data lake, de lakehouse et de modélisation dimensionnelle, y compris les schémas en étoile et en flocon
- Expérience de la mise en œuvre et du support de plateformes de données d’entreprise pour le reporting, l’analytique et la veille stratégique
- Expérience de la migration et de la modernisation des données, notamment des migrations sur site vers le cloud et de la transformation de plateformes existantes
- Expérience de Spark ou Databricks pour le traitement de données à grande échelle
- Connaissance des cadres de traitement des données par lots et en temps réel
- Expérience d’Airflow, d’ADF, de Step Functions ou d’outils comparables d’orchestration des pipelines
- Solide compréhension de la qualité des données, de la validation, de l’optimisation des performances et du support opérationnel
- Expérience du support de plateformes de BI telles que Power BI, Tableau ou QuickSight
- Familiarité avec le contrôle de version, le CI/CD et les pratiques de livraison Agile
- Expérience de Snowflake, de Microsoft Fabric ou de plateformes de données modernes comparables
- Connaissance d’outils de streaming tels que Kafka, Event Hub ou Kinesis
- Connaissance de la capture des données modifiées, de la réplication et des cadres de synchronisation des données
- Expérience de la mise en œuvre de l’infrastructure en tant que code avec Terraform, CloudFormation ou Bicep
- Compréhension des pratiques de gouvernance des données, de gestion des métadonnées, de lignage et de sécurité
- Certification cloud telle que AWS Data Engineer, DP-203, DP-600 ou une certification équivalente