Data Engineer H/F - 59

Depuis plus de 10 ans, Infogene s'impose comme un acteur incontournable de l'IT, fort de ses origines dans le secteur de la santé. Aujourd'hui, notre expertise transcende les frontières de l'industrie, s'étendant à quatre domaines stratégiques : Santé, Banque & Assurance, Énergie & Environnement, Luxe & Retail.

Avec une équipe de 800 consultants engagés répartis en France (Île-de-France, Lille, Lyon, Bordeaux, Évreux) et à l'international (Bruxelles, Lausanne), nous repoussons les limites du possible et accompagnons nos clients dans leur transformation digitale.

En 2024, notre chiffre d'affaires atteint 83 millions d'euros, reflétant notre croissance constante et notre engagement envers nos clients. Chez Infogene, nous cultivons l'équilibre entre la souplesse d'une startup et la solidité d'une entreprise établie. Chaque jour, nous innovons pour répondre aux défis numériques d'aujourd'hui et de demain, avec passion et pragmatisme.En tant que Data Engineer (F/H), vous jouez un rôle central dans la construction, la maintenance et l'optimisation de l'architecture data de l'entreprise.

Vos principales responsabilités :

- Concevoir des pipelines ETL pour le traitement de données.
- Optimiser les bases de données et les flux de données.
- Faire transiter et intégrer les données dans le Cloud (AWS, Azure, GCP).
- Gérer la qualité et la sécurité des données (gouvernance).
- Collaboration avec les équipes transverses : Participer aux projets en interagissant avec les experts métiers, les architectes techniques et les chefs de projet.

Stack technique :

- Solide expérience en conception et développement de pipelines ETL/ELT.
- Maîtrise de langages tels que Python, SQL, Spark...
- Bonne connaissance des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP) et services associés (ex : Glue, BigQuery, Data Factory...).
- Maîtrise d'outils de traitement de données distribuées (Spark, Databricks, etc.).
- Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB...).
- Pratique des outils de versioning (Git) et d'intégration continue (CI/CD).
- Compréhension des problématiques de sécurité, de qualité et de gouvernance des données.