Data Engineer (H/F)

Company Description

Meritis est un cabinet de conseil, pilotage et développement IT fondé en 2007 présent à Paris, Sophia-Antipolis, Aix-en-Provence, Montpellier, Toulouse, Nantes... Et bientôt sur de nouveaux territoires ! Notre mission ? Connecter les meilleurs talents aux entreprises pour leur donner un temps d’avance.​

Nous accompagnons nos clients dans l’intégralité de leurs besoins en transformation numérique à travers de nombreux domaines d’expertises : Software Engineering, Finance, Pilotage de projets, Devops, Data, Cloud, Cybersécurité ou encore Agilité.​

Intervenant aussi bien dans les secteurs de la Banque, de l'Assurance, des Télécommunications que de l'Industrie ou des Transports, aujourd'hui 40% des entreprises du CAC40 sont clientes Meritis.​

Fort de nos valeurs d’exigence, d’humilité, de bienveillance et de proximité, nous comptons aujourd’hui plus de 900 collaborateurs.​

Nous mettons un point d’honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l’entreprise. Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d'un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux : https://www.glassdoor.fr/Avis/Meritis-Avis-E1163008.htm

Job Description

Dans le cadre de la modernisation du backend, le socle du processing de données est ré-écrit sur une technologie BigData, ce qui permet d'élargir l'offre de services proposée aux utilisateurs. 

Dans ce cadre, la mission consiste à : 

• Contribuer à l'analyse des besoins des différents métiers : analyse de données, BI, Big Data.
• Contribuer à la définition des solutions dans l'environnement applicatif (Cloud Platform / Spark Data processing). 
• Récupérer les données sur les assets à partir d'une base de données RedShift.
• Traiter les données afin de garantir une qualité de données optimale.
• Exploiter les données et faire des restitutions dans les datasets / datamarts.
• Appliquer les mises en forme et agrégations sur les données.
• Etablir des comparaisons entre les données et des restitutions pertinentes selon les besoins métiers.