Data Engineer

ppDigit’Eaux est une société coopérative dédiée à l’IT des acteurs publics du secteur de l’eau en Wallonie.br/Elle prend en charge la gestion des systèmes d’informations de ses coopérateurs, en mutualisant les ressources et expertises, en consolidant un système d’information reposant sur des socles technologiques standards et en accélérant la digitalisation et l’innovation digitale. /p pDans ce cadre, Digit’Eaux développe un ambitieux programme de valorisation des données encombinant les données des différentes sources : capteur de terrain, SIG, SAP et les données externes comme la météo ou les prix de l’énergie.br/Digit’Eaux veut également développer un portefeuille de projets d’innovations avec ses coopérateurs. /p pL’ambition : structurer un flux de données complet, depuis le terrain (capteurs, équipements, supervision) jusqu’aux usages analytiques, prédictifs et opérationnels. Dans ce contexte, nous recrutons un Data Engineer pour participer à la mise en place de la plateforme data et aux projets autour de la data. /p h32. Missions principales /h3 pbDéveloppement des pipelines de données /b /p ul liDévelopper des flux ETL/ELT et traitements de données. /li liParticiper à l’intégration de nouvelles sources de données. /li liMaintenir les pipelines et traitements existants. /li liContribuer à l’automatisation des traitements data. /li /ul pbGestion des données et des plateformes /b /p ul liParticiper à la structuration et au stockage des données. /li liAssurer la disponibilité et la cohérence des données exploitées. /li liContribuer à l’optimisation des traitements et performances. /li liParticiper à la maintenance des plateformes data. /li /ul pbQualité et fiabilité des données /b /p ul liContrôler la qualité des données traitées. /li liIdentifier et corriger les anomalies techniques. /li liParticiper à la mise en place de mécanismes de contrôle. /li liContribuer à la documentation des flux et traitements. /li /ul pbCollaboration avec les équipes métiers et data /b /p ul liCollaborer avec les Data Analysts et Data Scientists. /li liAssister les équipes métiers dans les problématiques de données. /li liParticiper aux analyses d’impacts techniques simples. /li liContribuer aux tests et validations des traitements data /li /ul h33.
Votre équipe /h3 ul liVous serez rattaché.e au pôle « Digital Factory », aux côtés de développeurs, de businessanalystes, de data scientists et d’analystes BI. /li liVous travaillerez en étroite collaboration avec le pôle « Stratégie Architecture », le pôle« SIG » et le pôle « Infrastructure ». /li liVous serez intégré.e au sein de l’équipe Digit’Eaux, une équipe jeune et dynamique, en pleine croissance. /li /ul pEn tant que membre de l’équipe « Digital Factory », vous contribuez activement à l’évolution du programme de valorisation de la donnée en pleine expansion, tant au sein de Digit’Eaux qu’à l’échelle sectorielle. /p h34.

Profil recherché
/h3 h34.1. Compétences techniques /h3 pbGénérale /b /p ul liBachelier ou Master en informatique ou dans un domaine scientifique. /li liMinimum 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou Data Scientist. /li liSQL avancé /li liPlateforme data moderne comme Microsoft Fabric ou Databricks. /li liPipelines de données (ETL/ELT), orchestration (Airflow, Prefect) /li liModélisation de données et architecture data (star, snowflake) /li liBases de données relationnelles et NoSQL /li liOutils type Spark pour le traitement de données volumineuses /li /ul pbVisualisation restitution /b /p ul liPower BI, Tableau, ou Looker /li /ul pbBonnes pratiques de développement /b /p ul liEnvironnements virtuels, conteneurisation (Docker) /li liNotions de CI/CD appliquées au pipeline de données /li /ul h34.2. Savoir-faire /h3 ul liTraduire une problématique métier en approche analytique structurée /li liConcevoir et déployer des pipelines de donnée de bout en bout /li liManipuler et transformer des volumes importants de données hétérogènes /li liProduire des analyses claires et des visualisations adaptées à des audiences non techniques /li liDocumenter rigoureusement les travaux pour en assurer la reproductibilité /li /ul h34.3. Savoir-être /h3 ul liCuriosité intellectuelle et goût prononcé pour la data et l'innovation /li liEsprit analytique et rigueur dans la démarche scientifique /li liAutonomie dans la gestion des projets, tout en sachant solliciter les bons interlocuteurs /li liBonne communication : capacité à vulgariser des concepts complexes /li liSens de la collaboration et aisance dans des environnements transverses /li liProactivité dans la veille et l'exploration de nouvelles approches /li liApplique une approche méthodique pour étudier et évaluer les options permettant de résoudre les problèmes courants et modérément complexes. /li /ul h34.4.
Atouts supplémentaires /h3 ul liExpérience avec des outils de gouvernance des données (DataHub, Collibra, Purview). /li liConnaissance des principes de data mesh ou data lakehouse. /li liExpérience d