Data Engineer Nifi - Boulogne-Billancourt, France - LINCOLN

LINCOLN

Entreprise vérifiée

Boulogne-Billancourt, France

il y a 2 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

de l'entreprise

Rejoindre LINCOLN, c'est rejoindre un cabinet de conseil reconnu pour son **expertise data depuis plus de 30 ans**, en proposant des prestations d'expertise, de conseil et d'accompagnement en Modern BI, Big Data et Science de la donnée.
- Vous progresserez au sein d'une équipe de **380 experts de l'ingénierie**:

- Vous évoluerez ainsi dans un environnement technique stimulant et en constante évolution : architectures distribuées ; sécurisation, configuration et optimisation de plateformes ; gouvernance QoD ; industrialisation de projets data science
- Enfin, vous perfectionnerez vos compétences grâce à notre **Lincoln Academy**, véritable institut de formation interne et data-docké.

Description du poste

Rattaché(e) aux consultants LINCOLN, vous serez amené(e) à travailler chez les clients finaux et évoluerez au sein d'équipes pluridisciplinaires.

En tant que Data Engineer NiFi, vous aurez les responsabilités suivantes:

- Assurer la dimension fonctionnelle du domaine des données;
- Concevoir des solutions et guider l'analyse en réalisant un cadrage;
- Réaliser la modélisation des objets métiers du domaine dans le socle Big Data;
- Être garant de la qualité du domaine des données : Identifier les défauts;
- Gérer les demandes d'évolutions et des anomalies remontées par les consommateurs;
- Travailler en agilité avec l'ensemble des équipes en définissant les user stories

**Qualifications**:

- Des fondamentaux théoriques acquis en cursus école d'ingénieurs informatique ou universitaire avec une spécialisation IT, avec une expérience d'au minimum 1 an post-diplôme sur des fonctions de Data Engineer.
- Maîtrise de **Python, NiFi et Kafka **pour la manipulation de la donnée

Informations supplémentaires
**_
Cerise sur le gâteau_**_: Curieux(se) et créatif(ve), vous aimez créer des projets innovants et valoriser la donnée, en faisant preuve de rigueur_