#JOBDATING Apprenti(e) / Alternant(e) Data Engineer
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Secteur :
region : | Département : 750
ville : Paris
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Date de début du contrat :
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Durée du contrat :
Descriptif de la mission :
Le pôle Innovation & données de la Direction des Services Numériques est composé d'environ 120 personnes réparties dans 8 entités. Il propose des services autour de l'innovation numérique, de l'entrepôt de données de santé, de la bio-informatique et des maladies rares. Ces services sont conçus pour répondre aux besoins des professionnels dans leurs travaux de recherche et de pilotage d'activité.
Entreprise spécialisée dans l'ingénierie des données, opérant dans le secteur de la santé. Elle se concentre sur la gestion et l'analyse des données pour améliorer la qualité et la disponibilité des informations pour les chercheurs et les professionnels de santé.
Les missions incluent le développement de projets numériques et de services en ligne, la structuration et l'enrichissement de l'offre de services sur l'usage secondaire des données de santé, et la mise à disposition d'expertises et d'outils bio-informatiques. L'équipe travaille également sur la banque nationale de données maladies rares.
Contribuer à la conception, au développement et à la fiabilisation des pipelines de données pour l'Entrepôt de Données de Santé. Travailler sur l'intégration de sources de données hétérogènes, le traitement et la transformation de volumes massifs de données de santé, et l'industrialisation des traitements sur une plateforme Big Data. Collaborer avec les équipes de data science pour garantir la fiabilité et la performance des solutions. Développer et maintenir des jobs Spark pour l'intégration et la mise en qualité des données, orchestrer les pipelines avec Apache Airflow, et participer au déploiement sur Kubernetes. Contribuer à l'optimisation des requêtes, mettre en place des tests automatisés, et participer aux pratiques DevOps de l'équipe.
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Le pôle Innovation & données de la Direction des Services Numériques est composé d'environ 120 personnes réparties dans 8 entités. Il propose des services autour de l'innovation numérique, de l'entrepôt de données de santé, de la bio-informatique et des maladies rares. Ces services sont conçus pour répondre aux besoins des professionnels dans leurs travaux de recherche et de pilotage d'activité.
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Contribuer à la conception, au développement et à la fiabilisation des pipelines de données pour l'Entrepôt de Données de Santé. Travailler sur l'intégration de sources de données hétérogènes, le traitement et la transformation de volumes massifs de données de santé, et l'industrialisation des traitements sur une plateforme Big Data. Collaborer avec les équipes de data science pour garantir la fiabilité et la performance des solutions. Développer et maintenir des jobs Spark pour l'intégration et la mise en qualité des données, orchestrer les pipelines avec Apache Airflow, et participer au déploiement sur Kubernetes. Contribuer à l'optimisation des requêtes, mettre en place des tests automatisés, et participer aux pratiques DevOps de l'équipe.
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Profil recherché :
Les compétences requises incluent la capacité à travailler avec des chefs de produits, chefs de projet, développeurs, devops, UX/UI et scrum masters. Une compréhension des infrastructures sécurisées, des produits d'intégration, de visualisation, d'exploration et de traitement des données est également nécessaire. Des qualités en éthique, science et qualité sont essentielles.
Compétences en développement avec Spark (Scala et/ou Python), orchestration de pipelines avec Apache Airflow, et déploiement sur Kubernetes. Connaissances en optimisation de requêtes et modèles de données, tests automatisés, et pratiques DevOps. Qualités requises : attention à la qualité du code, respect des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle, et capacité à travailler en équipe dans un environnement collaboratif.
Les compétences requises incluent la capacité à travailler avec des chefs de produits, chefs de projet, développeurs, devops, UX/UI et scrum masters. Une compréhension des infrastructures sécurisées, des produits d'intégration, de visualisation, d'exploration et de traitement des données est également nécessaire. Des qualités en éthique, science et qualité sont essentielles.
Compétences en développement avec Spark (Scala et/ou Python), orchestration de pipelines avec Apache Airflow, et déploiement sur Kubernetes. Connaissances en optimisation de requêtes et modèles de données, tests automatisés, et pratiques DevOps. Qualités requises : attention à la qualité du code, respect des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle, et capacité à travailler en équipe dans un environnement collaboratif.
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