Data Engineer Spark/Scala Expérimenté - H/F – CDI

Присоединяйтесь к нашей динамичной команде в качестве опытного инженера по данным (Spark/Scala) в Talan!

Talan, международно признанная консалтинговая группа, специализируется на технологических инновациях и трансформации с 2002 года. Более чем с 5000 талантливыми консультантами по всему миру, мы стремимся к совершенству, инновациям и решению сложных задач. Работая в различных секторах, таких как энергетика, финансы, транспорт и роскошь, Talan предлагает экспертизу в области управленческого консалтинга, оценки данных и интеграции программных решений. Как социально ответственный работодатель, Talan поддерживает разнообразие и предлагает удобства для сотрудников с ограниченными возможностями.

Наша быстро растущая команда в регионе Grand Ouest, насчитывающая 160 консультантов в Нанте и Ренне, предлагает динамичную и профессиональную среду. Наш ДНК характеризуется экспертизой, позитивным настроем, командной работой и предпринимательским духом. Если вы тот, кто любит преодолевать вызовы в области данных, присоединяйтесь к нам!

• Динамичная команда: Станьте частью страстной группы из 45 человек под руководством вдохновляющего лидера.
• Гладкое вступление: Наслаждайтесь радушным началом с интеграционными сессиями в Париже и местной поддержкой.
• Тесное управление: Участвуйте в совместном создании вашей карьеры с регулярными диалогами.
• Вызывающие проекты: Работайте как с крупными, так и средними клиентами над значимыми проектами.
• Интрапренерство: Проявляйте инициативу в создании новых предложений, сообществ и событий, с возможностями национальной или международной мобильности.
• Постоянное обучение: Доступ к более чем 1,500 учебным курсам и экспертным сообществам, повышая ваши навыки и сертификации.
• Отличное место работы: С гордостью сертифицированы как Great Place To Work - в топ-5 в течение последних десяти лет.

В качестве опытного инженера по данным, вы будете разрабатывать данные пайплайны, участвовать в проектировании и выполнении проектов BI и Big Data, а также способствовать пониманию больших данных в ком