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Data Analytics Engineer H/F
CAMCA —Paris (75)
- Ingénierie
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- Master
Technical Lead Data Engineer (H / F)
Servier —Suresnes (92)
- Ingénierie
- Master
- SQL
Consultant Talend (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
- Télétravail partiel
- Java
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Architecte Cloud (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
- Télétravail partiel
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Consultant Senior Azure Data Engineer - H/F (CDI)
Talan —Paris (75)
- De 55 000 € à 70 000 € par an
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Chef-fe de projet Conformité & Qualité IA (H-F)
Safran —Châteaufort (78)
- Temps plein
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Senior Lead Platform Engineering H/F – CDI
Converteo —Paris (75)
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Chief AI Officer - Groupe HARVEST - Paris - H/F
Harvest —Paris (75)
- Temps plein
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Data Analytics Engineer H/F
CAMCA —Paris (75)
Communication : Aisance relationnelle à l’oral comme à l’écrit pour interagir avec des interlocuteurs variés.
Consultant Talend (H/F/NB)
Keyrus France —Levallois-Perret (92)
Intégrer et participer à l’animation d’une communauté d’experts curieux et passionnés ; Participation à l’avant-vente Talend.
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Data Analytics Engineer H/F

CAMCA -
Paris (75)

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Détails de l'emploi

Qualifications

Power BI
Ingénierie
NoSQL
Java
Master
Bases de données
SQL
Scala
Ingénierie informatique
Sens de l'organisation
Agile
Cyber-sécurité
Python

Description complète du poste

La Caisse d’Assurances Mutuelles du Crédit Agricole (CAMCA) est la compagnie d’assurances du Groupe Crédit Agricole qui assure les Caisses régionales et les filiales du Groupe pour leurs biens et responsabilités. Elle propose également des produits d’assurances parabancaires (20 millions de contrats), assurances en inclusion des cartes bancaires (20 millions de contrats), ainsi que des garanties financières telles que la caution de prêt habitat (170 Mds€ d’encours garantis).

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information (DSI), vous êtes rattaché(e) au Responsable interne. Votre rôle est central : faire le pont entre l'ingénierie de données brute et l'analyse métier. Vous êtes le garant de la qualité, de la structure et de l'accessibilité des données pour permettre une prise de décision éclairée.

Missions Principales

1. Ingénierie et Industrialisation des Données

Mise en œuvre technique : Déployer les outils informatiques, les techniques et les méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement les données.
Industrialisation : Transformer et modéliser les données pour faciliter leur exploitation et synthétiser les informations clés pour les décideurs.
Algorithmes de recherche : Créer des algorithmes d'exploration pour analyser les données de manière optimale.
Maintenance : Gérer la mise à jour régulière des flux et des jeux de données.

2. Gouvernance et Qualité de la Donnée

Garant de la qualité : Assurer la maîtrise de la donnée à travers son référencement, sa normalisation et sa qualification.
Support aux équipes Data : Garantir un accès qualitatif aux sources de données pour les Data Analysts et Data Scientists.
Politique de la donnée : Collaborer avec le Chief Data Officer (CDO) pour définir la politique de la donnée et structurer son cycle de vie, dans le respect des réglementations (RGPD).

3. Gestion des Flux et des Datamarts

Collecte : Capter les données structurées et non structurées provenant de sources multiples (applications internes, sources externes…).
Intégration et Nettoyage : Superviser l’intégration des données dans les Datamarts en assurant la suppression des doublons et la recette technique.
Cartographie : Mette à jour la cartographie des éléments à disposition et, si nécessaire, créer les référentiels de données.

Profil Recherché

Compétences Techniques

Maîtrise technologique : Excellente connaissance des bases de données (SQL/NoSQL) et de leur gestion. Maitrise de PowerBi et Dataiiku.
Programmation : Maîtrise des langages de programmation dédiés à la donnée (Python, Scala, Java, etc.).
Architecture et Flux : Capacité à concevoir une architecture technique et maîtrise des outils de gestion de flux (ETL/ELT).
Analyse : Connaissances assurantielles.
Méthodologie : Pratique courante des méthodes de développement Agile.
Conformité : Connaissance des principes de cybersécurité et de la réglementation sur les données personnelles (RGPD).

Compétences Transversales

Rigueur et Organisation : Capacité à gérer les délais, les imprévus et à travailler avec une grande précision.
Communication : Aisance relationnelle à l’oral comme à l’écrit pour interagir avec des interlocuteurs variés.
Esprit d'équipe : Aptitude à coopérer et à fonctionner de manière transversale au sein de la DSI.
Sens du service : Orientation vers le résultat et satisfaction des besoins utilisateurs.

Formation

Niveau : Diplômé(e) Bac +5 (Master 2 ou École d’Ingénieur).
Spécialisation : Informatique, Data Science ou Statistiques.

Expérience attendue de 5 ans minimum.

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Data Analytics Engineer H/F

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Architecte Cloud (H/F/NB)

Consultant Senior Azure Data Engineer - H/F (CDI)

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