<h3>Contexte</h3>Komeet Technologie, société de conseil et d’intégration spécialisée Data, installée au cœur de Paris, recherche son Komeeter pour accélérateur de business.<h3>Missions</h3><ul><li>Identifier et qualifier les opportunités commerciales</li><li>Développer et entretenir des relations privilégiées avec les acteurs de la data dans les entreprises de la région Rhône-Alpes</li><li>Travailler avec les partenaires technologiques (partage d’information, mise en place de plan d’action conjoint, création et animation d’Event, Webinaire, etc.)</li><li>Définir et piloter la stratégie de comptes en lien avec le directeur commercial et les équipes métiers</li><li>Prospecter de nouveaux clients, réactiver les relations existantes et animer un portefeuille de prospects prioritaires déjà établis</li><li>Participer aux cercles d’influence des acteurs de la DATA et enrichir votre réseau professionnel</li><li>Assurer la coordination commerciale des équipes opérationnelles sur les sujets d’avant-vente, suivi de mission, comité de pilotage, etc.</li></ul>

Account Manager - Lyon

<h3>Contexte</h3>
Komeet Technologie, société de conseil et d’intégration spécialisée Data, installée au cœur de Paris, recherche son Komeeter pour accélérateur de business.
<h3>Missions</h3>
<ul>
<li>Identifier et qualifier les opportunités commerciales </li>
<li>Développer et entretenir des relations privilégiées avec les acteurs de la data dans les entreprises de la région parisienne </li>
<li>Travailler avec les partenaires technologiques (partage d’information, mise en place de plan d’action conjoint, création et animation d’Event, Webinaire, etc.) </li>
<li>Définir et piloter la stratégie de comptes en lien avec le directeur commercial et les équipes métiers </li>
<li>Prospecter de nouveaux clients, réactiver les relations existantes et animer un portefeuille de prospects prioritaires déjà établis </li>
<li>Participer aux cercles d’influence des acteurs de la DATA et enrichir votre réseau professionnel </li>
<li>Assurer la coordination commerciale des équipes opérationnelles sur les sujets d’avant-vente, suivi de mission, comité de pilotage, etc.</li>
</ul>

Account Manager - Paris

<h3>Contexte</h3>En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science.<h3>Missions</h3><ul><li>Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables</li><li>Collaborer efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires, en lien avec les équipes Data, IT et métiers</li><li>Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données</li><li>Prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagements</li><li>Communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques</li><li>Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel pour assurer la maintenabilité et la testabilité des pipelines</li><li>Concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité</li><li>Mettre en place des stratégies de tests automatisés pour les pipelines, incluant tests unitaires et contrôles de qualité des données</li></ul><h3>Outils &amp; Environnement</h3><ul><li>Plateforme Databricks dans un contexte Data Engineering</li><li>Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines Data</li><li>Delta Lake et ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)</li><li>Méthodes d'ingestion de données sur la plateforme Databricks</li><li>Framework Spark Declarative Pipelines</li><li>Outils de tests automatisés : pytest, contrôles qualité des données (DQX, SDP Expectations)</li><li>Gestion de version avec Git et workflows collaboratifs associés</li><li>Langage SQL pour interrogation des données</li><li>Programmation en Python avec bonnes pratiques de software engineering (structuration, modularité, conventions de nommage, gestion des dépendances)</li><li>Environnements Business Intelligence, Big Data et architectures Lakehouse</li><li>Plateformes Data modernes (Cloud)</li></ul><h3>Conditions de travail</h3><ul><li>Expérience attendue : 6 à 10 ans en ingénierie Data</li><li>Rémunération : 60-69k€</li><li>Certifications recommandées : Databricks Certified Data Engineer Associate (ou équivalent)</li></ul>

Data Engineer Databricks Senior

<h3>Contexte</h3>En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science.<h3>Missions</h3><ul><li>Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables</li><li>Collaborer efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires, en lien avec les équipes Data, IT et métiers</li><li>Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données</li><li>Prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagements</li><li>Communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques</li><li>Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel pour assurer la maintenabilité et la testabilité des pipelines</li><li>Concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité</li><li>Mettre en place des stratégies de tests automatisés pour les pipelines, incluant tests unitaires et contrôles de qualité des données</li></ul><h3>Outils &amp; Environnement</h3><ul><li>Plateforme Databricks dans un contexte Data Engineering</li><li>Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines Data</li><li>Delta Lake et ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)</li><li>Méthodes d'ingestion de données sur la plateforme Databricks</li><li>Framework Spark Declarative Pipelines</li><li>Outils de tests automatisés : pytest, contrôles qualité des données (DQX, SDP Expectations)</li><li>Gestion de version avec Git et workflows collaboratifs associés</li><li>Langage SQL pour interrogation des données</li><li>Programmation en Python avec bonnes pratiques de software engineering (structuration, modularité, conventions de nommage, gestion des dépendances)</li><li>Environnements Business Intelligence, Big Data et architectures Lakehouse</li><li>Plateformes Data modernes (Cloud)</li></ul><h3>Conditions de travail</h3><ul><li>Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data</li><li>Rémunération : 42-50k€</li><li>Certifications recommandées : Databricks Certified Data Engineer Associate (ou équivalent)</li></ul>

Data Engineer Databricks Lyon

<h3>Contexte</h3>En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science.<h3>Missions</h3><ul><li>Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et scalables</li><li>Collaborer efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires, en lien avec les équipes Data, IT et métiers</li><li>Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données</li><li>Prioriser les tâches, gérer les contraintes et respecter les engagements</li><li>Communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques</li><li>Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel pour assurer la maintenabilité et la testabilité des pipelines</li><li>Concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité</li><li>Mettre en place des stratégies de tests automatisés pour les pipelines, incluant tests unitaires et contrôles de qualité des données</li></ul><h3>Outils &amp; Environnement</h3><ul><li>Plateforme Databricks dans un contexte Data Engineering</li><li>Apache Spark via PySpark et Spark SQL pour le développement de pipelines Data</li><li>Delta Lake et ses mécanismes clés (Delta log, ACID, schema evolution, time travel)</li><li>Méthodes d'ingestion de données sur la plateforme Databricks</li><li>Framework Spark Declarative Pipelines</li><li>Outils de tests automatisés : pytest, contrôles qualité des données (DQX, SDP Expectations)</li><li>Gestion de version avec Git et workflows collaboratifs associés</li><li>Langage SQL pour interrogation des données</li><li>Programmation en Python avec bonnes pratiques de software engineering (structuration, modularité, conventions de nommage, gestion des dépendances)</li><li>Environnements Business Intelligence, Big Data et architectures Lakehouse</li><li>Plateformes Data modernes (Cloud)</li></ul><h3>Conditions de travail</h3><ul><li>Expérience attendue : 3 à 6 ans en ingénierie Data</li><li>Rémunération : 50-58k€</li><li>Certifications recommandées : Databricks Certified Data Engineer Associate (ou équivalent)</li></ul>

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