Consultant Sénior Data Engineer H/F - 92

Forvis Mazars est un groupe international d'audit, de fiscalité et de conseil. Avec + de 40 000 collaborateurs présents dans une centaine de pays, nous faisons partie du Top 10 des cabinets mondiaux. Nous faisons des métiers sérieux... sans se prendre au sérieux. Faire partie de nos équipes, c'est avant tout assumer sa singularité et oser partager ses idées, dans une ambiance de travail que nous vous invitons à découvrir. Si vous souhaitez construire votre propre parcours et que vous aimez entreprendre, vous êtes au bon endroit !Vous rejoignez une équipe de plus de 30 consultants spécialistes de la data, répartis sur 2 hubs (Paris La Défense, New-York).
Au sein du DataLab, nos domaines d'expertises couvrent l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : Data Strategy et qualification de cas d'usage, Gouvernance et qualité des données, Gestion des données de référence (MDM), Data transformation, Data Architecture, Data Engineering, Data Science, Data Visualisation et Analytics,
Vous serez formé(e) à nos méthodologies et aurez l'opportunité de travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires, y compris les équipes de R&D qui développent et maintiennent nos outils d'Analytics ainsi que notre infrastructure interne (GitLab-CI, Cloud privé OpenNebula, CephFS, etc...).

Vous participerez notamment à :

- L'amélioration de la performance opérationnelle de nos clients au travers de l'exploitation et la valorisation de données sur des cas d'usage métier concrets (stratégie, marketing et vente, R&D, finance, etc..).
- L'interaction directe avec nos clients dont nous analysons les problématiques pour les aider à implémenter des solutions technologiques sur-mesure.
- Le développement de bout en bout de flux de données, depuis l'extraction et la transformation des données de nos clients, jusqu'à leur consommation par des systèmes ou applications web et tableaux de bord que nous concevons pour eux, en passant par les datalake, data-warehouse, data-marts ou API qui exposent ces données.
- Déploiement de pipelines de données dans le paradigme serverless cloud (AWS Lambdas, Azure Functions, GC Functions, etc.) mais aussi utilisation de techniques DevOps et de virtualisation bare-metal avancées au sein d'une équipe pionnière du MLOps (équipe opérationnelle en CI/CD depuis 2013).