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Architecte Data (H/F)

Marseille 1er arrondissementCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Qui sommes-nous ? Depuis 2002, IPPON accompagne ses clients dans leur transformation digitale et technologique, du Software Engineering à la Data/IA, Cloud & Dev Ops, en passant par l'architecture et le produit.

Avec plus de 600 collaborateur-trice-s répartis dans 8 agences en France et à l'international, Ippon est un collectif construit sur le partage et la transmission, animé par l'excellence technique et la volonté d'offrir à chacun les moyens de progresser. Nous évoluons dans un écosystème où le collectif prime. Ici, on partage, on apprend et on se soutient pour aller plus loin, ensemble. Nos projets s'appuient sur notre expertise et de fortes convictions techniques afin de concevoir des solutions robustes et de haute qualité. Nous transformons votre potentiel en trajectoire concrète grâce à une montée en compétences continue et personnalisée.

Data : Notre Practice Data regroupe 84 expert-e-s réparti-e-s sur 8 agences en France, qui accompagnent des clients de tous secteurs et de toutes tailles, dans la valorisation de leurs données, de l'ingestion jusqu'à la visualisation.

Le cœur de notre activité repose sur le Data Engineering : conception de plateformes de données, pipelines batch et streaming, Data Lakes et Data Warehouses. Nous nous appuyons sur un écosystème technique solide : Scala, Python, SQL, Spark, Kafka, dbt, Snowflake, Databricks, Big Query, avec des partenariats forts avec Databricks, Snowflake et dbt notamment. Nos expert-e-s couvrent également les métiers de l'IA et du Machine Learning afin d' accompagner l'industrialisation de modèles et l'intégration de l'IA générative dans des architectures data robustes.

Le poste :

En tant qu'Architecte Data, vous concevez et pilotez les architectures des data platforms de nos clients, en garantissant leur cohérence technique, leur scalabilité et leur alignement avec les enjeux métier. Vous intervenez notamment sur :

- La conception des architectures de pipelines de données (ingestion, traitement, exp

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