Ingénieur Big Data
Crédit Agricole S.A.
Montrouge
il y a 1 mois

Entité

Société cotée, Crédit Agricole SA est l'organe central de contrôle du Groupe Crédit Agricole.

Son organisation est au service de la stratégie et de la performance du Groupe en coordination avec les filiales et les lignes métiers.

Crédit Agricole SA regroupe et anime ses filiales spécialisées, au service des Caisses régionales et des réseaux bancaires du Groupe.

Missions

Vous rejoindrez la Direction DCI (Développement Client Innovation) et notamment l'équipe Datalab Groupe de la Direction Marketing Groupe.

Dans le cadre du développement accéléré des activités de marketing et communication sur les nouveaux médias, le Groupe CA doit concevoir, animer et piloter sa stratégie marketing sur ces domaines, en concertation étroite avec les parties prenantes (Caisses Régionales, filiales).

Vous aurez pour missions principales :

  • Coordonner les différents interlocuteurs (métiers, data scientists, Data Analysts .) et mettre à leur disposition les différentes solutions adaptées à leurs besoins.
  • Participer à la conception de l'architecture, et ainsi garantir la performance des algorithmes.
  • Développer des compétences et les partager en participant aux activités de R&D du Datalab : veille technologique, POC, formations, industrialisation, etc.
  • Travailler en concert avec l'équipe Data engineer qui se charge de l'exploitation des données plus complexes et de l'utilisation des outils plus pointus utilisant divers algorithmes.
  • Collecter et intégrer des univers de données variés
  • Développer des prototypes innovants
  • Zone géographique

    Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

    Expérience

    Expérience en méthodes agiles dans le travail en équipe en mode projet / POC

    Expérience en distribution des applications Big Data

    Expérience en développement des applications web / Data Viz

    Compétences recherchées

    Maîtrise des outils Big Data : Hadoop, Hive, Hbase, HUE, Spark, Elasticsearch, Kibana, etc.

    Maîtrise de plusieurs langages de développement du type Python, Java, Scala.

    Maîtrise des stratégies de mise à disposition de la donnée par des applicatifs tiers (API).

    Compétences en modélisation et en manipulation de données, en Big Data.

    Appétence en Machine Learning

    Qualités requises : fort sens du résultat, réactivité, curiosité, travail en équipe

    Outils informatiques

  • Outils d'automatisation logiciels : Ansible / Jenkins / Kubernates
  • Outils de virtualisation et container : Docker
  • Anglais professionnel

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