ENGIE est un leader mondial de l’énergie qui construit ses activités autour d’un modèle de croissance responsable pour relever les défis de la transition énergétique. Nous apportons aux particuliers, aux villes et aux entreprises des solutions innovantes basées sur notre expertise dans 4 secteurs clés : la production indépendante d’électricité, le gaz naturel, les énergies renouvelables et les services d’efficacité énergétique à faible…
But/Mission
- Ce poste fera partie de l’équipe Global Data basée en Allemagne, en Ouganda, au Kenya et au Nigeria.
- Vous relèverez du responsable des données et travaillerez en étroite collaboration avec les data scientists, l’équipe de développement et les ingénieurs logiciels.
- Il s’agit d’une opportunité incroyable pour une personne talentueuse de rejoindre une équipe hautement performante passionnée par l’innovation de services financiers étendus aux clients hors réseau à la base de la pyramide.
- Les principales responsabilités consisteront à créer, maintenir et assurer l’évolutivité des pipelines de données entre les bases de données MySQL qui desservent nos applications internes, les données IoT fournies par les appareils, le PBX, notre système de billetterie interne et notre lac de données utilisé pour l’analyse dans l’ensemble de l’entreprise. .
- Vous serez également responsable de la création et de l’optimisation de pipelines pour fournir des données en temps réel à l’application mobile de notre équipe de terrain afin de permettre de prendre des décisions éclairées par les données sur le terrain, ainsi que de travailler avec les membres de l’équipe de données pour garantir une qualité de code élevée. et conception de bases de données.
- Votre travail aura un impact significatif en permettant à EEA d’innover continuellement dans la façon dont nous accompagnons nos clients dans leur expérience de kit solaire et leur parcours de remboursement.
Responsabilités
- Travaillez avec des équipes de données et de logiciels pour concevoir, créer et prendre en charge des pipelines de données critiques en utilisant Airflow pour la modélisation, l’ETL et l’analyse.
- Optimisez le stockage des données entre Redshift, s3 et d’autres solutions de stockage pour prendre en charge l’analyse, la modélisation, l’archivage et l’intégrité des données.
- Développez des tableaux de bord KPI de journalisation et de visualisation avec Grafana ou un autre outil pour évaluer l’efficacité des processus métier.
- Conteneurisez les modèles avec Docker et Kubernetes pour fournir des informations financières en temps réel aux équipes sur le terrain.
- Travailler avec les ingénieurs logiciels et l’équipe de développement pour optimiser les performances des applications internes qui communiquent des données via des API et d’autres moyens.
- Maintenir et développer des outils pour les tests unitaires, l’ETL rationalisé et d’autres processus pour l’équipe de données.
- Encadrez les scientifiques et les analystes de données sur les meilleures pratiques de codage par le biais de révisions de code et de discussions.
Connaissances et compétences
Expérience :
- 3+ années d’expérience dans l’industrie
- Expérience en matière de création d’infrastructures pour prendre en charge les données en streaming ou hors ligne
- Vaste expérience de programmation en Python/Scala/Java
- Expérience avec SQL en plus d’un ou plusieurs Spark/Hadoop/Hive/HDFS
- Expérience dans la mise en œuvre de tests unitaires et d’intégration
- Capacité à recueillir les exigences et à communiquer avec les parties prenantes au sein des équipes de données, de logiciels et de plateforme
- Capacité à développer une vision stratégique pour le pipeline de données et l’infrastructure
- La certification AWS est un plus
- Communication solide entre les membres de l’équipe de données, de développement et de logiciels
- Sens de l’aventure et volonté de se lancer, de voir grand et d’exécuter en équipe
Diplômes :
- Diplôme en informatique ou dans un domaine connexe
Langue(s) :
- Anglais
- Le français, le portugais ou l’allemand est un plus
Technologie :
- Systèmes basés sur Linux
- Connaissance d’Amazon Web Services (AWS) et de ses services, tels que, sans s’y limiter, Cloudwatch, RDS, Redshift, Lambda, EMR, S3, SQS, EC2
- Python, cahiers Jupyter
- Airflow (ou d’autres systèmes de gestion de flux de travail, tels que Luigi)
- Docker, Kubernetes ou autre outil de type conteneur
- Outils de streaming tels que Kafka, Kinesis
- La connaissance de Hetzner est un plus
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