Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenarchitekturen und arbeite an innovativen Data & AI Projekten.
- Unternehmen: Wachsendes Beratungsunternehmen mit einer starken menschlichen Kultur.
- Vorteile: Fortbildung, Zertifizierungen, spannende Projekte und ein motivierendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Engagiertes Unternehmen mit starkem Fokus auf soziale Verantwortung und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und KI in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Kenntnisse in Python, Spark und modernen Datenarchitekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 experts passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur.
Votre mission
En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur des projets data stratégiques visant à structurer, fiabiliser et valoriser les données au service des métiers. Vous participerez notamment à des programmes d’innovation mêlant modernisation des plateformes data, migration cloud et développement de cas d’usage IA et IA générative. Votre rôle consistera à concevoir et industrialiser des architectures data robustes et scalables, permettant d’alimenter des plateformes analytiques avancées et des solutions d’intelligence artificielle.
Concrètement vous allez :
- Participer à la conception et à l’évolution de l’architecture Data Platform (Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse).
- Développer et maintenir des pipelines de données performants (batch & streaming) dans des environnements on-premise ou cloud (AWS / GCP / Azure).
- Structurer et transformer les données à travers les différentes couches de la plateforme (bronze, silver, gold).
- Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données afin de rendre les datasets exploitables pour les usages analytiques et IA.
- Contribuer à la mise en place de Data Labs et de plateformes d’expérimentation pour les projets Data & IA.
- Participer à l’industrialisation des pipelines alimentant des modèles de Machine Learning et des applications d’IA générative.
- Mettre en place et automatiser les chaînes CI/CD et les pratiques DataOps / MLOps.
- Participer aux mises en production et au support des plateformes data.
- Collaborer avec des Data Scientists, Data Architects, ML Engineers, Data Product Owners et BI Engineers.
- Assurer une veille technologique active sur les innovations Data, IA et Cloud.
Votre futur environnement technique
- Traitement de données & langages : Python, PySpark, Spark, SQL
- Data Platform : Snowflake, Databricks, Lakehouse architectures
- Cloud : AWS, GCP, Azure
- Stockage : Amazon S3, Google Storage, Azure Blob Storage
- DataOps / DevOps : Git, CI/CD, Kubernetes, Ansible, Datadog
- Data & AI Ecosystem : Feature stores, pipelines ML, orchestration (Airflow / équivalent), intégration avec plateformes IA
- Sécurité & gouvernance : IAM, monitoring, alerting, data governance, FinOps
Qui êtes-vous ?
Vous disposez d’une solide expérience en Data Engineering (ingestion, transformation, stockage et exposition de données). Vous maîtrisez Python, Spark, Snowflake ou Databricks. Vous avez une bonne compréhension des architectures data modernes (Lakehouse, Data Platform, Data Mesh). Vous connaissez les pratiques DataOps et CI/CD appliquées aux pipelines de données. Vous avez une sensibilité aux problématiques d’industrialisation de la data pour les usages IA / Machine Learning. Vous êtes à l’aise pour collaborer avec des équipes techniques et métiers. Vous êtes curieux(se), pragmatique et orienté(e) solution. Vous disposez d’un excellent niveau d’anglais (écrit et oral).
Bonus :
- Expérience sur des projets Machine Learning ou IA générative
- Connaissance des pratiques MLOps
- Expérience sur Databricks ML / Vertex AI / SageMaker
Pourquoi nous rejoindre ?
- Un terrain de jeu pour progresser : Formations, certifications, coaching technique, communautés d’expertise (Data, Cloud, DevOps, IA…) et participation à des projets innovants autour de la Data et de l’Intelligence Artificielle.
- Un cadre de travail motivant : Projets variés et à forte valeur ajoutée, événements internes réguliers, afterworks, ateliers tech et participation à des salons tels que Databricks & AI World Tour, Devoxx, DevOpsREX ou ParisJUG.
- Un engagement RSE fort : Ecovadis Gold, signataire de la charte pour la diversité, du Pacte des Nations Unies et mécénat de compétences.
Votre futur process de recrutement
- Entretien RH avec une de nos chargées de recrutement
- Test technique (Kata interne ou échange avec un de nos experts)
- Entretien final avec un de nos managers
Chez Astrelya, nous construisons des solutions innovantes… mais surtout des parcours humains. Prêt(e) à rejoindre l’aventure ? Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Data Engineer – Data & AI (F/H) Arbeitgeber: Astrelya Consulting & Engeneering Solutions
Astrelya ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und persönliche Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung, Zertifizierungen und die Teilnahme an spannenden Projekten im Bereich Data und KI, fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit. Zudem engagiert sich Astrelya aktiv für soziale Verantwortung und Vielfalt, was das Unternehmen zu einem attraktiven Arbeitsplatz macht.
Kontaktdaten:
Astrelya Consulting & Engeneering Solutions Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – Data & AI (F/H) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Data- und AI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Python, Spark und Datenarchitekturen. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Engineering! Sprich über deine bisherigen Projekte und wie du innovative Lösungen entwickelt hast. Arbeitgeber suchen nach Menschen, die wirklich für das brennen, was sie tun.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren – warum willst du Teil von Astrelya werden?
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer – Data & AI (F/H) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende deine eigene Stimme und Persönlichkeit in deinem Anschreiben. Das macht dich einzigartig und hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben fehlerfrei sind. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass es am besten von jemand anderem gegenlesen!
Verknüpfe deine Erfahrungen mit der Stelle!:Erzähle uns, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen der Stelle passen. Zeige konkret, wie du unsere Projekte im Bereich Data Engineering unterstützen kannst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Astrelya Consulting & Engeneering Solutions vorbereitet
✨Verstehe die technischen Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, Spark und Snowflake. Bereite Beispiele vor, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte technische Fragen oder Aufgaben, die deine Fähigkeiten im Data Engineering testen. Übe das Lösen von Problemen, die mit Datenpipelines oder Cloud-Architekturen zu tun haben, um sicherzustellen, dass du bereit bist, dein Wissen anzuwenden.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, sei bereit, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen. Betone, wie du mit Data Scientists und anderen Fachleuten zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du an der Unternehmenskultur und den Projekten interessiert bist. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data & AI oder wie das Unternehmen Innovationen fördert.
