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Data Engineer (H/F)

Ippon
CompanyIppon
CategoryEngineering
LocationFR
RemoteHybrid
EmploymentNot stated
LevelNot stated
SalaryNot stated by the employer
Posted28 Oct 2022
Last verified30 Jul 2026
SourceEmployer career page (lever)
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Description
Ippon est un cabinet de conseil qui accélère les projets innovants de ses clients de la page blanche au Cloud. Nos équipes dans le monde accompagnent les organisations dans la transformation d'idées innovantes en solutions logicielles de haute qualité avec un focus particulier sur le Time To Market. Nous sommes 500 collaborateurs, partenaires AWS avec plus de 100 consultants certifiés, 12 agences dans le monde, 10 practices techniques, sponsor des nombreuses communautés techniques, un blog dynamique et reconnu: https://blog.ippon.fr/ Ce qui nous caractérise ? Des engagements forts en Conseil et en Delivery des projets. Un ADN Projet avec des équipes agiles engagées sur des applications critiques avec un focus sur le “Time to Market” et la qualité. Un ADN Technologies : une culture de l’expertise et de la performance des solutions proposées. Un ADN Innovation avec un Lab de Start-Ups Internes et un Lab d’incubation de Start-Up “Clientes”. Les valeurs du sport de haut niveau appliquées au monde de l’entreprise : Performance, Exigence, Éthique, Remise en question, Progression ! Une organisation en communautés d’expertise avec un objectif commun : PARTAGER ! “Black Belt” : un programme de progression et d’accompagnement personnalisé (à la fois soft skills et hard skills) accessible à l’ensemble des collaborateurs du groupe. Le Job Envie de rejoindre la communauté data la plus dynamique de France ? Notre spécialité est de construire des data platform dans le cloud public avec les meilleurs technos du moment : Snowflake, Databricks, Matillion, DBT. Membre de la Practice Data, le futur Data Engineer sera intégré à nos équipes de conseil et sera suivi par un mentor qui l’aidera à monter en compétences ). Pour s’impliquer dans la practice c’est très simple, il suffit de participer aux événements comme les datapéros ou des data lunchs puis pourquoi pas de proposer tes propres sujets. Les missions Intervenir sur les data platforms de nos clients pour développer de nouveaux pipelines de données (ingestion, traitement, exposition) Travailler en collaboration avec les métiers et les data scientists pour leur fournir un support à l’industrialisation de leurs travaux (tests, intégration continue, scalabilité des modèles, craftsmanship etc…) Déployer des infrastructures cloud full infra-as-code (Terraform, CloudFormation) Participer aux évènements internes à la communauté data (BBL, webinar, datapéro interne, meetup, blog, dojos) et externes (Salon du Big Data, GCP Summit, Spark Summit, AWS Summit, Devoxx, workshop partenaire, meetups) Capitaliser sur les missions et les différents évènements de la communauté au travers d’articles de blogs, REX, BBL interne. Le profil recherché Vous êtes de tempérament curieux, force de proposition, vous avez le sens du partage, l’envie de vous améliorer en continue et de participer activement à une communauté data pleine de projets. De formation Bac+5 avec une première solide expérience en data engineering, vous maîtrisez quelques technologies parmi les suivantes : Un framework de calcul distribué tel que Spark, Storm, Flink Un ou plusieurs langages de programmation (Python, Scala, Java...) Différents systèmes de stockage de données (SQL ou NoSQL) et bien sûr le langage SQL. La connaissance de Snowflake est bienvenue ;-) Un framework de streaming de données tel que Kafka ou Amazon Kinesis. Une expérience sur les technologies Cloud : AWS, GCP, Azure Le delivery et les projets en production faisant partie de notre ADN, vous êtes capable de livrer du code de qualité dans des environnements agiles. Avec la situation sanitaire, de plus en plus de nos projets se font en remote avec des clients du monde entier, il devient nécessaire d’être à l’aise en Anglais. Les + du job Travailler avec une équipe où vous pourrez apporter vos propres idées ! Devenir ceinture noire en Data grâce à not
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