Vous faites partie de celles et ceux qui pensent que même avec plusieurs années d’expérience, on continue à apprendre ? Alors nous sommes sur la même longueur d'onde ! Et si on en parlait ?

Au sein de l’Atelier Data & AI, on retrouve des communautés de pratique organisées par tribus. L’idée, c’est de se retrouver et de partager des expertises communes, de développer ses compétences en équipes à taille humaine. Vous aurez donc pour missions de faire du conseil, du delivery et de la R&D.

Être Data Engineer on Data Platforms chez OCTO, c’est : 

1- Faire du conseil autant que du delivery : accompagner nos clients dans la mise en œuvre de solutions autour de la gestion et transformation de leur Data. Participer au développement agile et à l’implémentation d’applications dans le respect des bonnes pratiques. Et bien sûr, qui dit conseil, dit convictions : proposer la solution la plus adaptée, c’est aussi savoir et oser challenger nos clients (et c’est dans notre ADN !) 

2- Participer aux réponses aux appels d’offres et avant-ventes

3- Participer activement à la R&D “Data & IA” : au programme, veille technologique & bonnes pratiques. Quelques sujets “chauds” du moment ? Le Green AI , Green Data et AI4Green 🌱

4- Former & mentorer : le partage de connaissances et la montée en compétences des collaborateurs vous importent ? Nous sommes convaincus et prônons haut et fort la valeur de transmission. Mentoring et gestion de votre carrière seront donc à l’honneur. Et oui, chez OCTO le savoir n’est pas chasse gardée !

Promis pas de liste à rallonge, mais des compétences clés pour vous permettre de réussir chez nous : 

1- Un socle de savoir-faire techniques et des expériences significatives sur : 

• Différents systèmes d’exploitation et systèmes de gestion de bases de données (SQL, NoSQL, New SQL, DWH dans le cloud…)
• Plusieurs protocoles de connexion (REST, SOAP, FTP, HTTP, ODBC…)
• Les outils Docker et/ou Kubernetes
• Les écosystèmes cloud (AWS, Azure ou GCP)
• Les plateformes de données dans le cloud telles que Snowflake, Dataiku, Databricks, Alteryx, SAS, Palantir…
• Les langages de manipulation de données (SQL, Scala, Python…) et divers frameworks de programmation (Java, Bash/Shell, Spark, Pandas…)
• Les méthodologies agiles (une connaissance des méthodologies DevOps ou DataOps est un plus  )

…Last but not least : une bonne maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit 🙂

2- Un panel de savoir-être : 

• un esprit franc-tireur capable de (se) questionner et de challenger les idées
• une forte appétence pour le travail en équipe et la réussite collective