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Data engineer / IA – Domaine électronique (H/F)

Summary

Build and maintain scalable AWS-based data pipelines for semiconductor analytics, feeding forecasting models and ML use cases while collaborating with design, IT, and finance teams.

Data engineer / IA – Domaine électronique (H/F)

1j télétravail/Semaine – Toulouse – Expérience d’au moins 3 ans

Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l’amélioration et à l’optimisation des flux de développement et de l’utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi‑conducteurs.

Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc.

Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l’industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d’usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d’opportunités, prévision et modèles prédictifs.

Missions

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS
  • Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données
  • Alimenter des solutions d’analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML)
  • Participer à l’architecture des plateformes data
  • Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins
  • Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées
  • Assurer le monitoring et l’amélioration continue des processus data

Environnement technique

  • Outils d’intelligence artificielle pour applications analytiques

Compétences techniques

  • Expérience en data engineering d’au moins 3 ans minimum
  • Maîtrise des environnements cloud (AWS, S3, EC2, Lambda, Spark)
  • Excellentes compétences SQL
  • Solide maîtrise de Python (Pandas apprécié)
  • Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données
  • Bonne maîtrise des environnements de développement Linux et Windows (VSCode, PyCharm)
  • Compréhension des bonnes pratiques de développement :
    • CI/CD
    • gestion de configuration
    • gestion des tickets / workflows
  • Sensibilité forte à la qualité des données

Atouts

  • Expérience avec des outils de BI
  • Expérience avec des outils d’IA/ML appliqués à la data

See also