Data
Engineer

Université de Montpellier

5 ans

1 à 2h

Pouvez-vous expliquer votre parcours en quelques mots ?

Il a commencé sa carrière professionnelle en alternance pour une entreprise de presse française, chez qui par la suite, il a évolué durant 3 ans en CDI.

Au sein de cette entreprise, il a pu monter en compétences sur le poste de Data scientist et data engineer. Il travaillait sur des problématiques de référencements SEO.
Il les a quittés, car la stack technique commençait à s'essouffler, et il souhaitait vraiment évoluer sur GCP.

Il a donc rejoint un cabinet de conseil spécialisé dans la data.Il a alors évolué en tant que data engineer pour les besoins des clients de l'ESN.
Le principal client pour lequel il a évolué était un service de vidéo à la demande.
Il s'occupait pour eux du projet principal, il s'agissait de la gestion d'un pipeline de données qu'il récupérait en Python, il devait stocker l'ensemble des données sur Bigquery, il s'occupait en suite du traitement des données pour l'envoyer aux partenaires de la société afin d'en faire des publicités, il a créé les pipelines from scratch.

Il a également travaillé sur un Dashboard pour un site de paris sportif en ligne, il a mis en place et migrer leurs données après les avoir modélisés et nettoyer pour les mettre sur Bigquery.Il a également mis en place un autre Dashboard sur Data studio

1.4 ans

Dans quel domaine intervient l'entreprise dans laquelle vous travaillez ?

Enseigne de distribution, d'ameublement et de décoration française

Sur quoi vous intervenez ?

Il est intervenu en tant que Data engineer dans la squad acquisition CRM durant 9 mois

Comment l'équipe est-elle organisée ?

L'équipe est découpée en plusieurs squad d'une dizaine de personnes en méthode scrum

Quelles sont vos missions ?

Il a eu plusieurs missions au sein de mission du monde, une première avec la squad CRM sur laquelle il développait beaucoup de brique en python, il s'est également occupé de la mise en place des KPI sur les dashboard.
Actuellement, il développe un algorithme from scratch pour savoir quel produit va dans quels magasins pour augmenter les chiffres d'affaires

Domaine d’expertise : Data Engineer / Data Scientist

Expérience :  3 Ans

Compétences

Aspect métier (Création, mise en place et maintien de plateforme de collecte, transformation et agrégation des données, ) : Confirmé

Langage de développement : Python (3 ans), R, SQL (2 ans), Pyspark, BigQuery (2 ans)

Framework : Numpy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, Flask

Thématiques maîtrisées : Machine Learning, NLP (des connaissances)

Connaissance en algo : Confirmé

Outils de BI : PowerBI, Qlik Sense, Data studio

Outils d’analyse : Google Analytics, Récupérations de données bruts qu'il a exploité à nouveau

Outils Big Data : Spark (sur un projet)

Connaissance en BDD : Google storage/Bigquery

Cloud : GCP

Orchestration / Virtualisation : Docker, Airflow

Best Practice : Clean Code, Code Review, SOLID

Agilité : Scrum

Terraform : Pas d'expériences, mais souhaite vraiment se former dessus

OS : Linux

Build / Task runner :
Intégration continue :
IDE :
Serveurs d'applications :
Gestion de configuration :
Virtualisation / Conteneurisation :
OS :
Cloud : Plateforme :Modèle :
Supervision :
Serveurs :
Réseau :
Qualité : Type de test : Test automatisé : /10Compréhension processus agile : /10
Embarqué :
BDD relationnelles : BDD non relationnelles : Serveur de moteur de recherche :
Gestion de projet :  - Conception :   /10  - Pilotage :   /10 - Test :   /10  - Communication :   /10  - Perf / Organisation :   /10- Type de projet supervisé :

Python, BigQuery, BigQuery ML, AirFlow Data Storage, Compute Engine, CloudML, Qlik Sense

Niveau technique

Niveau écrit, aucun souci, un peu plus de mal à l'oral

Data

Freelance

Python

Confirmé

Challenge technique

Télétravail partiel (1-4 jours/sem)

Paris et périphérie

3 mois qu'il peut négocier

candidate-140839