Union Internationale des Télécommunications recrute un Consultant en ingénierie des données basé à Genève en Suisse.

Le candidat sélectionné sera responsable de ce qui suit :

• Collecter, importer et nettoyer de gros volumes de données non structurées et structurées provenant de diverses sources liées aux télécommunications et à l’infrastructure des TIC. Développer, construire, tester et maintenir des architectures de données pour assurer leur fonctionnement rationalisé.
• Mettre en œuvre des méthodes pour normaliser et valider les données afin de maintenir la cohérence et l’exactitude. Mettre en œuvre des outils et des cadres pour la validation, le nettoyage et le prétraitement des données.
• Développer et générer des rapports sur la qualité des données. Concevoir et mettre en œuvre des techniques robustes de vérification de la qualité des données pour garantir une précision et une fiabilité élevées des données.
• Concevoir, construire, installer et maintenir des systèmes de gestion de données hautement évolutifs. Créez des requêtes et des scripts complexes pour la manipulation et l’analyse des données.
• Développer et maintenir un système de rapport automatique pour générer des rapports pertinents. Assurer l’intégrité et la sécurité des données dans les rapports.
• Travailler en étroite collaboration avec les scientifiques des données et les autres membres de l’équipe pour intégrer les données aux modèles existants. Collaborer avec diverses équipes pour répondre à leurs besoins en infrastructure de données.
• Développer et intégrer des tableaux de bord axés sur les données pour les rapports d’intelligence d’affaires. Visualisez les informations sur les données de manière conviviale.
• Construire et maintenir un pipeline automatique open-source pour rationaliser les opérations de données, assurant une fonctionnalité optimale de tous les systèmes de données.
• Développer et maintenir une structure de fichiers et de dossiers efficace et évolutive pour s’assurer que les données sont facilement accessibles et correctement sécurisées.
• Documenter les procédures et les pratiques de manière claire et structurée pour assurer le transfert des connaissances, la conformité et l’évolutivité future.
• Restez informé des dernières tendances technologiques en matière d’ingénierie des données, de science des données et de domaines connexes, en apportant de nouvelles idées pour améliorer en permanence l’infrastructure de données.

LIVRABLES CONCRETS

L’invention concerne un système de collecte et d’ingestion de données capable de collecter, d’importer et de nettoyer de gros volumes de données non structurées et structurées à partir de diverses sources.

• Mettre en œuvre et documenter les méthodes et procédures de normalisation et de validation des données pour assurer la cohérence et l’exactitude.
• Des rapports générés régulièrement qui évaluent la qualité et l’intégrité des données gérées, avec des mesures claires pour l’évaluation.
• Un système automatisé pour générer les rapports nécessaires liés aux données.
• Tableaux de bord pilotés par les données intégrés pour les rapports d’intelligence d’affaires, présentant des informations clés à partir des données d’une manière visuellement intuitive.
• Outils et systèmes pour une intégration transparente des données avec les modèles existants et entre les différentes équipes.
• Un pipeline automatique open source bien construit qui rationalise les opérations de données et peut être utilisé par d’autres membres de la communauté.
• Une structure de fichiers et de dossiers optimisée, évolutive et sécurisée qui garantit que les données sont facilement accessibles et bien organisées.
• Une documentation détaillée décrivant les pratiques de gestion et de traitement des données, les procédures d’utilisation du pipeline de données et les autres systèmes créés. Cela devrait inclure des instructions claires pour la réplication et la mise à l’échelle de ces systèmes.

COMPÉTENCES

Compétences techniques : connaissance de la conception et de la mise en œuvre de pipelines de données automatisés ; Connaissances techniques en Python, SQL, Git, PostgreSQL, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Docker, Kubernetes, Apache Airflow, etc.

QUALIFICATIONS REQUISES

Éducation :  Diplôme universitaire en informatique, en science des données, en ingénierie des données, en télécommunications ou dans un domaine connexe. Un diplôme supérieur serait un avantage.

Expérience :  Au moins trois (3) ans d’expérience en ingénierie des données avec un accent particulier sur la conception et la mise en œuvre de pipelines de données automatisés. 

Langues :  Connaissance de l’anglais au niveau avancé.