Data Engineer PySpark / AWS Confirmé/Senior (H/F) - Casablanca
Company sector : IT (Information Technology)
COMPANY :
Capgemini est un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant 325 000 personnes dans plus de 50 pays. Partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie, le Groupe est guidé au quotidien par sa raison d’être : libérer les énergies humaines par la technologie pour un avenir inclusif et durable.
Fort de 55 ans d’expérience et d’une grande expertise des différents secteurs d’activité, Capgemini est reconnu par ses clients pour répondre à l’ensemble de leurs besoins, de la stratégie et du design jusqu’au management des opérations, en tirant parti des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution du cloud, de la data, de l’Intelligence Artificielle, de la connectivité, des logiciels, de l’ingénierie digitale et des plateformes. Le Groupe a réalisé un chiffre d'affaires de 18 milliards d'euros en 2021.
Company culture :
Capgemini is characterized by a predominantly collaborative culture, placing people, trust and teamwork at the core of its practices. A close management approach fosters guidance, empowerment and skills development within a supportive environment. This culture is reinforced by a strong organizational dimension, ensuring process rigor, reliability and operational efficiency. It is complemented by a competitive component focused on performance and customer satisfaction, while a more moderate innovation dimension supports the continuous evolution of services and expertise.
Job :
- Build
- Création, Industrialisation et automatisation de dataflows d'alimentation du datalake
- interaction avec diverses sources de données :
- bases de données
- Fichiers
- pipeline d'intégration évènements en mode temps réel
- pipeline de consolidation ETAT à partir de flux d'événements
- pipelines d'anonymisation des données
- Respect des principes du SI et des doctrines DATAOPS
- RUN
- Garant de la QOS des dataflows
- Mise en place de l'observability, monitoring, alerting
- Aide et résolution des incidents (résoudre les incidents, trouver les root causes, identifier les problèmes, rédiger des REX, gérer la communication client)
- Rédiger les documentations techniques d'exploitation
- Participer à la réduction/maitrise de la dette en améliorant l'existant et adoptant des nouvelles pratiques
- Participation à la vie de l'équipe
- Participation aux cérémonies agile SAFE et assister l'équipe dans l'implémentation des fonctionnalités demandées par le client
- Echange des bonnes pratiques
- Communauté DATAENG
- Veille techno & partage
Required profile :
- (+++) Python / Spark
- (+++) SQL
- (+++) AWS (S3, Glue, Athena)
- (+) pratiques Outils DevOps
- (+++) Scrum et/ou SAFe
- (+) Connaissance sur les environnements et les problématiques DATA (chaines DataOps, qualité de données, ETL, etc.) :
- Orchestration et scheduling de tâches (Control/M, Apache Airflow, Oozie, Kubeflow, EMR)
- Data cleansing (AWS Glue, AWS Lambda, EMR...)
- Bases analytiques et bases NoSQL (Redshift, ElasticSearch, AWS Athena, AWS RDS)
- Stockage objet (AWS S3)
- Gestion des droits et habilitations sur des supports de données variés (SGBDR, AWS IAM, AWS KMS, Apache Ranger, Sentry)
-
Gouvernance de la donnée (datalineage, cataloging, Apache Atlas...)
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