CV Data engineer : les mots-clés que les recruteurs cherchent
Le Data engineer collecte et analyse des volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci. Développe des solutions de traitement et d'industrialisation de ces données en mobilisant son expertise technique (technologies du Big Data, langages, ..) en lien avec les équipes qui les analysent et les équipes métier Déploie et maintient la solution sur son cycle de vie
Votre CV contient-il ces mots-clés ?
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Intitulés de poste à reprendre en titre de CV
Reprenez l'intitulé exact de l'offre ; à défaut, l'un de ces intitulés officiels.
- Analyste qualité des données
- Analyste scientifique des données
- Architecte big data
- Architecte de données informatiques
- Big data engineer
- Data engineer
- Data manager
- Docteur big data
- Développeur / Développeuse Big Data
- Développeur / Développeuse data
- Expert / Experte big data
- Expert / Experte technique big data
- Ingénieur / Ingénieure Data Visualisation
- Ingénieur / Ingénieure big data
- Ingénieur / Ingénieure dataviz
- Ingénieur / Ingénieure données
- Ingénieur / Ingénieure en développement big data
- Responsable architecture conception data
- Responsable big data
Compétences à mettre en avant
- Accompagner l'appropriation d'un outil par ses utilisateurs
- Actualiser régulièrement ses connaissances
- Adapter les méthodes de travail à la réglementation locale
- Analyser, exploiter, structurer des données
- Animer une démarche agile et innovante
- Anticiper des coûts
- Anticiper les risques de cybersécurité
- Apporter une assistance technique aux équipes
- Assurer la maintenance préventive et les améliorations des infrastructures numériques
- Collaborer dans un groupe pour réaliser un projet
- Concevoir et développer une solution digitale
- Convaincre en argumentant avec un ou plusieurs interlocuteurs
- Créer, élaborer et identifier des concepts innovants
- Définir les solutions de stockage et de structuration des données
- Déployer, intégrer un logiciel, un système d'informations, une application
- Déterminer des mesures correctives
- Développer une application en lien avec une base de données
- Expliquer et faire respecter les règles et procédures
- Gérer et maitriser des bases de données (SQL/NoSQL)
- Identifier ses axes de progrès
- Intégrer des outils IA/Data Science
- Mettre en place des solutions d'amélioration de la performance
- Mobiliser une vision stratégique et d'anticipation
- Modéliser une base de données
- Paramétrer un logiciel métier et l'interfacer à d'autres applicatifs
Connaissances, outils et certifications
- Anglais technique
- Cryptologie
- Data engineer
- Déploiement de services cloud (cloud computing)
- Gestion des risques (Risk Management)
- Intelligence artificielle
- Java
- Master mention méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises (MIAGE)
- Mastère spécialisé expert big data engineer
- Maîtrise d'un outil de gestion de flux (Kafka, Flink...)
- Modèle informatique client-serveur
- Modélisation informatique
- Programmation en Python
- Programmation logicielle
- Système d'exploitation Linux
- Technologies HADOOP
- Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
Savoir-être attendus
Ne les listez pas seuls : illustrez chacun par un exemple tiré d'une expérience.
- Faire preuve d'autonomie
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
Formation et accès au métier
Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 2 à Bac + 5 , Master 2 en informatique, en data science ou en statistique, ou école d'ingénieur. Une expérience professionnelle en développement et manipulation de données est un atout.
Métiers proches
Données métiers : Répertoire opérationnel des métiers et des emplois (ROME), France Travail, sous Licence Ouverte 2.0. Fiche M1811, numero de version : 61.