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Data Engineer - gestion de la données (base relationnelle, DWH) - N1

Free-Work

RemoteAix-en-Provence, Provence-Alpes-Côte d'Azur, FranceseniorFull-time
Posted
today
Source
LinkedIn (remote, Europe)
Field
Engineering, Data & Analytics

Skills

Machine LearningAngularVueSQL

Description

Contexte Objectif global : Développer Projet du SI Interne MISSIONS Expertise sur la gestion de la données (base relationnelle, DWH) Développement de routine SQL Développement de process en Angular et Netcore TACHES ET ACTIVITES Infrastructures de données: Cartographie et documente les sources de données. Assure la maintenance des différentes applications déployées en production et des infrastructures associées. Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données. Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : Capte et stocke les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. Assure la supervision et l'intégration des données de diverses natures qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données et s'assure de leur sécurité. MLOPS (Machine Learning Operations) Assiste les Data Scientists dans l'optimisation des performances techniques des modèles de Machine Learning. Industrialise les modèles de Machine Learning conçus par les Data Scientists. Veille Technologique Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la données et identifie les solutions utilisables. Propose des évolutions pour les Infrastructures et solutions de données en place Profil candidat: Le Data Engineer : Développe, construit des infrastructures de données d'un point de vue système et sécurité. s'assure dela collecte, du stockage et de l'exploitation des flux de données répondant aux enjeux de l'entreprise. est garant de l'accès qualitatif des sources de données qui viennent alimenter des espaces de stockage afin d'en faciliter l'exploitation par les Data Scientist et Data Analyst. définit également la structure des métadonnées. industrialise les modèles de Machine Learning. Maintient et participe au suivi du RUN des applications/modèles développés.

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