Data engineer

En tant que Data Engineer, vos responsabilités incluront la conception et l'implémentation de pipelines de données, l'intégration de données provenant de différentes sources, et le développement de plateformes unifiées. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes projet pour assurer la qualité des livrables et participer à la formation des clients.

Pour le poste de Data Engineer, nous recherchons des candidats ayant une solide expérience avec les technologies Microsoft telles que Fabric et Synapse, ainsi que des connaissances des technologies open source comme Spark, Hadoop, et Kafka. Une compétence confirmée en Python et SQL est essentielle.

Nous cherchons des candidats ayant au minimum 1 ou 2 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Une formation en informatique ou data science est requise, et le fait de parler couramment français et anglais est un atout.

En tant que Data Engineer, vous utiliserez des technologies diverses comme Python, Spark, SQL, ainsi que des outils de gestion de données comme Airflow et DBT. Vous travaillerez aussi avec des systèmes de bases de données NoSQL comme MongoDB et Cosmos DB.

Nous avons un processus d'intégration robuste qui inclut une formation technique continue pour les nouveaux employés. En tant que Data Engineer, vous serez encadré par des experts et participerez à des sessions de formation sur les meilleures pratiques et outils dans le domaine de la gestion des données.

Lors de votre réponse, expliquez le projet en détail, y compris les technologies utilisées, les défis rencontrés, et comment vous avez collaboré avec d'autres équipes pour réussir. Mentionnez les résultats obtenus pour illustrer votre impact.

Vous pouvez parler de l'importance des tests automatisés, de la surveillance des pipelines et de l'utilisation d'outils comme Airflow pour gérer les flux de travail. Partagez un exemple concret où vous avez résolu un problème.

Mentionnez que vous utilisez des validations des données, des audits réguliers et des tests. Parlez de l'importance de la collaboration avec les équipes de QA pour garantir la qualité tout au long du processus de développement.

Expliquez votre expérience avec des services cloud comme AWS ou Azure, et discutez de l'importance de la scalabilité, de la sécurité et de la flexibilité des architectures basées sur le cloud pour les projets de grandes envergures.

Vous pouvez parler de votre engagement à suivre des cours en ligne, à lire des articles spécialisés, et à participer à des conférences et séminaires dans le domaine. Partagez vos sources favorites pour rester informé.

Préparez-vous à expliquer que SQL est relationnel et structuré tandis que NoSQL est non relationnel et plus flexible. Donnez des exemples de situations où vous choisiriez l'un plutôt que l'autre, en fonction des besoins du projet.

Partagez que vous pouvez utiliser des outils de monitoring comme Prometheus ou Grafana, et parlez de l'importance d'analyser les temps de réponse et les comportements des utilisateurs pour optimiser les performances.

C'est une question personnelle, alors soyez authentique. Partagez ce qui vous attire particulièrement dans les données, que ce soit les défis, les innovations technologiques, ou l'impact des données sur la prise de décision.

Vous devriez répondre avec un exemple où vous avez dû prioriser les tâches, communiquer régulièrement avec les parties prenantes et utiliser des méthodes agiles pour respecter les délais sans sacrifier la qualité.

Mettez en valeur votre capacité à collaborer avec divers départements, en expliquant comment vous facilitez la communication et l'échange d'idées pour garantir le succès des projets de manière collaborative.