Observé chez
Data Engineer Big Data
Automobile
Informatique
Rôle
Conçoit et développe des chaînes de collecte de traitement et de restitution de données pour répondre aux besoins métiers en assurant la qualité et l'automatisation des processus de données.
Technologies
Contextes
Compétences
Challenges détectés
6 enjeuxLes principaux enjeux identifiés chez Stellantis, avec les technologies et compétences associées.
- 01Optimisation
Modéliser les chaînes de collecte, stockage, traitement et restitution des données
Compétences clés
Modélisation de chaînes de données - 02Optimisation
Réaliser des analyses quantitatives et qualitatives des bases de données
Technologies clés
PySparkCompétences clés
Analyse quantitative et qualitative de bases de données - 03Optimisation
Comparaison End to End des activités de migration de données
Technologies clés
Python - 04Optimisation
Développement de scripts réutilisables et automatisés
Technologies clés
PythonPySparkCompétences clés
Développement de scripts automatisés - 05Conformité
Data Quality Monitoring
Technologies clés
DatabricksCompétences clés
Data Quality Monitoring - 06Optimisation
Développement de solutions ETL
Compétences clés
Développement de solutions ETL



