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Senior Data Engineer AWS

ExperiencedNo visa sponsorship
Capgemini logo

at Capgemini

Consultancies

Posted 9 days ago

No clicks

**Senior Data Engineer AWS:** Design, industrialize, and maintain AWS-based data workflows using Dataiku. Containerize data processing with Docker and Kubernetes. Mentor junior team members in AWS data best practices. Requires a master's degree in Computer Science, Data, or Cloud-related field, along with substantial AWS experience, expertise in Python, and prior data pipeline industrialization. Works autonomously with multinational, multi-disciplinary teams.

Compensation
Not specified

Currency: Not specified

City
Not specified
Country
Not specified

Full Job Description

Choisir Capgemini, cest choisir une entreprise où vous serez en mesure de façonner votre carrière selon vos aspirations. Avec le soutien et l'inspiration d'une communauté dexperts dans le monde entier, vous pourrez réécrire votre futur. Rejoignez-nous pour redéfinir les limites de ce qui est possible, contribuer à libérer la valeur de la technologie pour les plus grandes organisations et participer à la construction dun monde plus durable et inclusif.

Job Description

Au sein de nos équipes projet, vous contribuerez au développement de solutions digitales innovantes pour des clients grands comptes dans les secteurs banque, assurance, énergie et industrie. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire, organisée en mode Agile, et intervenant sur des projets à fort impact métier.

En tant que Data Engineer AWS , vous interviendrez dans des missions variées telles que :

  • Développer, industrialiser et maintenir des workflows et solutions Data sur Dataiku.

  • Conteneuriser et déployer les traitements Data avec Docker et Kubernetes.

  • Partager les bonnes pratiques Data, AWS au sein de léquipe et contribuer ponctuellement à laccompagnement des profils plus juniors.

Job Description - Grade Specific

  • Formation Bac+5 en informatique, Data, Cloud ou domaine équivalent.

  • Expérience confirmée en Data Engineering dans des environnements Cloud.

  • Expérience significative sur AWS et dans lindustrialisation de pipelines Data.

  • Très bonne maîtrise de Python pour le développement de traitements et pipelines Data.

  • Autonomie, rigueur, souci de la qualité et capacité à travailler dans des équipes pluridisciplinaires et internationales

Capgemini est un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant près de 350 000 personnes dans plus de 50 pays. Fort de 55 ans dexpérience, nous sommes un partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie et des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution tels que le cloud, la data, lIntelligence Artificielle, la connectivité, les logiciels, lingénierie digitale ou les plateformes.

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En tant que Data Engineer AWS , vous interviendrez dans des missions variées telles que :

  • Développer, industrialiser et maintenir des workflows et solutions Data sur Dataiku.

  • Conteneuriser et déployer les traitements Data avec Docker et Kubernetes.

  • Partager les bonnes pratiques Data, AWS au sein de léquipe et contribuer ponctuellement à laccompagnement des profils plus juniors.

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  • Formation Bac+5 en informatique, Data, Cloud ou domaine équivalent.

  • Expérience confirmée en Data Engineering dans des environnements Cloud.

  • Expérience significative sur AWS et dans lindustrialisation de pipelines Data.

  • Très bonne maîtrise de Python pour le développement de traitements et pipelines Data.

  • Autonomie, rigueur, souci de la qualité et capacité à travailler dans des équipes pluridisciplinaires et internationales

Capgemini est un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant près de 350 000 personnes dans plus de 50 pays. Fort de 55 ans dexpérience, nous sommes un partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie et des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution tels que le cloud, la data, lIntelligence Artificielle, la connectivité, les logiciels, lingénierie digitale ou les plateformes.