Contexte
Notre client, acteur majeur dans le secteur bancaire, cherche à renforcer son équipe technique avec l'expertise d'un Data Engineer freelance. Dans un environnement en constante évolution, le département IT de notre client s'engage à améliorer la gestion et l'exploitation des données pour optimiser la prise de décision et répondre aux exigences réglementaires de plus en plus strictes. Cette mission est une opportunité unique de participer à des projets d'envergure, d'innover et de contribuer à la transformation numérique du secteur bancaire. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et apportera son expertise pour garantir le succès des initiatives data-driven de l'entreprise.
Responsabilités
Travailler à la conception, au développement et à l'optimisation des architectures de données.
Collecter, nettoyer et traiter des données provenant de multiples sources internes et externes afin de garantir leur qualité et leur disponibilité pour les analyses.
Collaborer avec les équipes de scientifiques des données pour comprendre leurs besoins en données et fournir l'infrastructure nécessaire pour leurs travaux d'analyse.
Assurer la veille technologique sur les outils et technologies émergents en ingénierie des données pour améliorer continuellement les pratiques et solutions en place.
Participer à la mise en place et à l'amélioration continue des pipelines de données pour assurer des opérations fluides et fiables.
Contribuer à la formulation des meilleures pratiques en matière de sécurité et de conformité des données, notamment en ce qui concerne la confidentialité et la réglementation bancaire.
Profil recherché
Expérience prouvée en ingénierie des données, idéalement dans le secteur bancaire ou financier.
Maîtrise des technologies Big Data telles que Hadoop, Spark, ou Kafka.
Compétence en programmation avec des langages comme Python, Scala ou Java pour le traitement des données.
Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL.
Expérience avec des outils de gestion et d'orchestration de flux de données comme Airflow.
Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
Connaissance des pratiques DevOps et expérience avec des outils comme Docker et Kubernetes.