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: Vielfältige Projekte, regelmäßige Events und ein starkes Engagement für soziale Verantwortung.
- 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.
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 dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und persönliche Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung, einschließlich Schulungen und Zertifizierungen, sowie einer aktiven Teilnahme an spannenden Projekten im Bereich Data und KI, fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit. Zudem engagiert sich Astrelya stark für soziale Verantwortung und Vielfalt, was die Arbeitsatmosphäre zusätzlich bereichert.
Kontaktdaten:
Astrelya Consulting & Engeneering Solutions Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer – Data & AI (F/H) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Astrelya Consulting & Engeneering Solutions zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer – Data & AI (F/H) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer – Data & AI (F/H) bei Astrelya Consulting & Engeneering Solutions gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Astrelya Consulting & Engeneering Solutions vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Astrelya Consulting & Engeneering Solutions entscheidend sein!
