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Data Engineer Senior - R&D
Cegedim Group —Boulogne-Billancourt (92)
- Temps plein
- Télétravail partiel
- Informatique
- Schémas
- Master
20 h
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Data Engineer Senior - R&D

Cegedim Group -
Boulogne-Billancourt (92)

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Détails de l'emploi

CDI | Temps plein
Il y a 20 heures

Avantages

Titre restaurant
Intéressement

Qualifications

Jira
CI/CD
Elasticsearch
Node.js
Informatique
Schémas
Kubernetes
Microsoft SQL Server
Git
Systèmes d'information
Master
SQL
Pandas
Docker
Confluence
Scripting
Apache
TypeScript
GitLab
Python

Description complète du poste

CDI
Temps plein
Au moins 5 ans d'expérience
Master, Bac+5
Informatique / Systèmes d’information

Contexte

Fondée en 1969, Cegedim est une entreprise innovante de technologies et de services spécialisée dans la gestion des flux numériques de l’écosystème santé et BtoB, ainsi que dans la conception de logiciels métier destinés aux professionnels de santé et de l’assurance. Cegedim compte plus de 6 700 collaborateurs dans plus de 10 pays et a réalisé un chiffre d’affaires de 654 millions d’euros en 2024.

GERS Data est la référence française des données pharmaceutiques, filiale du Groupe Cegedim. Nos plateformes alimentent les outils de pilotage commercial, les études épidémiologiques et les entrepôts de données de santé utilisés par les plus grands laboratoires français et européens.

Vous rejoindrez une équipe d’ingénierie Data en pleine transformation, au cœur du passage vers des architectures modernes : Data Platform cloud-native, pipelines scalables.

Missions

En tant que Data Engineer Senior, vous êtes un pilier technique de la Data Platform de GERS Data. Vos responsabilités couvrent l’ensemble du cycle de vie de la donnée :

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (ETL/ELT) depuis les sources LGO officinales jusqu’aux datamarts métier
Architecturer et optimiser les entrepôts de données (SQL Server, ClickHouse) : modélisation, partitionnement, indexation, performance des requêtes
Orchestrer les flux de traitement avec Apache Airflow : définition des DAGs, gestion des dépendances, monitoring et alerting
Contribuer à la qualité des données : implémenter des systèmes de détection d’anomalies, de scoring de fiabilité et de réconciliation sur les flux journaliers
ClickHouse, SQL Server, cloud)
Collaborer étroitement avec les Product Managers et les équipes d’analyse pour traduire les besoins métier en solutions techniques
Contribuer à la culture d’ingénierie : revues de code, documentation, pair programming, mentorat des profils juniors

Environnement technique

Bases de données : SQL Server, ClickHouse, Elasticsearch
Orchestration : Apache Airflow
Langages : Python, SQL, TypeScript/Node.js
Infra : Docker, Kubernetes, CI/CD GitLab
Outils : Git, Jira, Confluence

Ce que nous offrons

Un rôle clé dans la modernisation d’une Data Platform traitant des milliards de lignes de données pharmaceutiques
Un environnement technique exigeant et stimulant, avec une vraie autonomie
Une équipe R&D structurée (Développement, Data Engineering, Product, UX/UI)
La sécurité d’un grand groupe (Cegedim) avec l’agilité d’une équipe produit
Télétravail partiel, équipement de qualité, mutuelle, tickets restaurant, primes (intéressement, vacances).

Profil

Vous êtes un ingénieur Data expérimenté, à l’aise aussi bien sur les aspects bas niveau (SQL, optimisation) que sur l’architecture globale des systèmes de données.

De formation Bac +5 en Ecole d'ingénieur ou Master Big Data ou équivalent
Une expérience de 5 ans minimum sur des missions de Data Engineering (sans compter des stages ou alternances)

Compétences techniques

SQL avancé : optimisation de requêtes complexes, procédures stockées, tuning sur SQL Server et/ou ClickHouse
Python maîtrisé : développement de pipelines, scripting, manipulation de données (pandas, polars, sqlalchemy)
Orchestration : Apache Airflow (DAGs, XComs, pools, connexions)
Modélisation : expertise DWH et datamart (schémas étoile/flocon, conception de datamarts métier, gestion de l’historisation)
Conteneurisation et CI/CD : Docker, Git, pipelines de déploiement
Notions Kubernetes appréciées (déploiement, sizing, monitoring)

Soft skills

Rigueur et sens de la qualité de la donnée
Autonomie et capacité à prendre des décisions techniques
Curiosité et capacité d’adaptation dans un environnement en évolution rapide
Bon communicant, capable d’échanger avec des profils non techniques.

Compétences

Python

Git

CI/CD

SQL Server

clickhouse

Apache Airflow

CI/CD

Docker

Kubernetes

Localisation

EmplacementAdresse

137 Rue d'Aguesseau, 92100 Boulogne-Billancourt, France

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