• D’ouvrir le numérique à tout type de publics et d’en promouvoir la diversité  : demandeur.se.s d’emploi, non-diplômé-e-s, quartiers prioritaires, zones rurales, salariés en reconversion, avec un objectif de parité hommes-femmes
• De proposer des formations digitales
• D’accompagner à l’emploi nos apprenants

• Vous mettez en action vos apprenants en leur proposant la réalisation de projets professionnalisants
• Vous vous assurez qu’ils sachent répondre aux exigences de l’entreprise (respect de cadres, consignes, posture,..)
• Vous les accompagnez sur la mise en visibilité de leurs compétences
• Vous garantissez le bon déroulé de la formation et la progression pédagogique des apprenants en étroite collaboration avec l’ensemble de l’équipe pédagogique.
• Vous préparez les apprenants à l’examen dans le respect des impératifs des certifications

Profil recherché pour le poste : Formateur Data Engineer Compétences techniques requises pour le poste de formateur DATA

• Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données
• Concevoir une base de données analytique avec l’approche orientée requêtes en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle
• Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers
• Définir le cadre d’exploitation des données en accord avec la stratégie data de l’entreprise
• Analyser le cadre d’exploitation des données, les contraintes techniques et financières, le volume et la nature des données
• Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information.
• Modéliser la structure des données d’un entrepôt de données
• Créer un entrepôt de données à partir des paramètres du projet, des contraintes techniques et matérielles, et de la modélisation de la structure des données nécessaires au besoin en analyse de l’entreprise
• Intégrer les ETL nécessaires en entrée et en sortie d’un entrepôt de données
• Gérer l’entrepôt de données à l’aide des outils d’administration et de supervision
• Implémenter les variations dans les dimensions de l’entrepôt de données
• Concevoir l’architecture du data lake
• Intégrer les différents composants d’infrastructure du data lake en appliquant la procédure adaptée
• Gérer le catalogue des données en tenant compte de leur nature, des sources d’alimentation et du cycle de vie
• Implémenter les règles de gouvernance des données en sécurisant la recherche, la récupération et l’ajout de données
• Vous êtes à l’aise avec un ou des outils de gestion de projet.

Outils et technologies :

• Les langages de programmation : Python, R, Scala
• Data Integration :Outils ETL (Extract/Transform/Load) ):Fivetran, Hevo Data, Xplenty, et bien d’autres.
• Analyse : Apache Hadoop
• Environnements de développement : Jupyter
• Data Destination : Amazon, Redshift, Google, BigQuery, Snowflake,  et bien d’autres.
• Solutions de bases de données :SQL, NoSQL, NewSQL
• Data Transformation : Adeptia, Hevo Data, Boomi, et bien d’autres.
• Data Visualization / Business Intelligence : Power BI, Tableau, Looker, Matplotlib et bien d’autres.
• Mise en production : Outils d’intégration et de déploiement continue : Jenkins, git, GitHub, gitlab, création de CI/CD, docker, Ansible, kubernetes,
• Storage et  Cloud : Azure Data Lake.
• Maîtrise des autres outils de data engineering comme : Amazon, Redshift, Google BigQuery, Apache Spark, Apache Kafka,Apache Airflow,Pandas
• Systèmes d’exploitation : UNIX, Linux, Solaris,