Paris - Data Engineer Sénior H/F Hardis Group

Qui êtes vous ?

On aimerait que vous soyez titulaire d'une formation Bac +5 en école d'ingénieur ou universitaire et fort d'une expérience solide d'au moins 5 ans en DATA intégration.
Vous avez de bonnes capacités d'analyse et de rédaction.
L'univers de la DATA est votre domaine, curieux vous êtes toujours en attente de nouveaux sujets et axes de progression avec des environnements clients variés.

C'est quoi notre process ?

- Vous aurez un premier échange avec Océane pour comprendre votre parcours et votre projet professionnel
- Ensuite, François et/ ou Lounès valideront votre niveau technique
- Enfin, une proposition d'embauche vous sera faite si nous sommes tous sur la même longueur d'ondes !

Pourquoi nous rejoindre ?

Hardis Group développe son positionnement sur le domaine de la DATA depuis plusieurs années, au travers d'une practice nationale, avec des expertises sur l'ensemble de la chaine de valeur de la donnée.

Nous avons à coeur de progresser chaque jour en challengeant nos talents avec des missions variées mais également en faisant grandir nos équipes pour élargir nos compétences humaines et techniques.
Le partage de pratiques, l'accompagnement, le collaboratif sont au coeur de notre communauté DATA qui regroupe aujourd'hui près de 100 talents.

Vous souhaitez faire partie d'une équipe d'experts et travailler sur des projets innovants auprès de nos clients à Paris et sa métropole ?
Vous êtes intéressé(e) par les sujets orientés Data, GCP, Azure ?
Vous aimez partager votre expertise technique ?

En tant que Data Engineer sénior (H/F), vous participez à des projets innovants à forte valeur ajoutée pour nos clients, à la fois technologique et métier. Entouré(e) de développeurs, lead développeur, architecte et Scrum master, vous travaillez en méthode agile (Scrum).

Notre vision du Data Engineer :

- Vous avez déjà une expérience sur GCP, AWS ou Azure.
- Vous êtes à l'aise sur l'un des langages suivants (Python, Java, JavaScript).

Mais aussi :

- Les bases de données Oracle, MySql, SQL Server, Elasticsearch, MongoDB, ...
- Data visualisation (Power BI, Tableau, Qlick)