Offres d'emploi

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Voici nos offres d'emploi actuelles.

Big Data DevOps

Scigility allie un savoir-faire académique et pratique pour proposer des services Big Data de qualité à nos clients. Nous définissons, construisons et exploitons des plates-formes intégrées pour le Big Data afin de soutenir de nouvelles applications sur la base des données de nos clients et de les accompagner dans un cadre à la fois technique et légal.

Vos tâches

  • Le déploiement et le support de clusters Big Data basés sur Hadoop
  • Le design et development de nouvelles solutions basés sur Hadoop, Kafka ou des systèmes noSQL, déployé en local ou sur le cloud
  • Offrir du conseil technique à nos clients dans le contexte des nouvelles technologies Big Data
  • L’intégration de systèmes IT nouveaux ou anciens

Votre profil

  • Expérience d’administration système avec des systèmes Linux ou Redhat
  • Expérience avec les technologies de sécurité et d’authentification informatique (SSL/Kerberos/LDAP/AD-integration)
  • Expérience avec les architectures et plateformes cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Expérience avec des outils DevOps comme Ansible, Puppet ou Jenkins
  • Des connaissances en systèmes distribués comme Hadoop, Hive, HBase, ou Kafka et en langages de haut niveau comme Java, Scala ou Python sont un plus
  • Vous êtes une personne proactive et indépendante mais capable de travailler en équipe sur des projets interdisciplinaires
  • Bonnes connaissances en anglais; allemand ou français sont des plus

Vos opportunités

Construisez votre carrière avec Scigility, dans une culture d’entreprise qui favorise l’innovation, l’échange et la diversité. Nous vos offrons la possibilité de travailler avec une équipe jeune, dynamique et à la pointe des nouvelles technologies de l’information.

Votre candidature

Nous nous réjouissons de recevoir votre candidature en ligne à jobs@scigility.com. Pour plus d’informations, n’hésitez pas à contacter Natalya Sidler (jobs@scigility.com / +41 44 214 62 89).

E-Mail

Ingénieur Logiciel Big Data

Scigility allie un savoir-faire académique et pratique pour proposer des services Big Data de qualité à nos clients. Nous définissons, construisons et exploitons des plates-formes intégrées pour le Big Data afin de soutenir de nouvelles applications sur la base des données de nos clients et de les accompagner dans un cadre à la fois technique et légal.

Vos tâches

  • Construire, déployer et maintenir des solutions basées sur Hadoop et/ou d’autres systèmes noSQL
  • Ecrire et optimiser des pipelines batch et temps-réel avec Spark ou MapReduce
  • Analyser les dernières technologies disponibles pour fournir des conseils techniques à nos clients
  • Travailler main dans la main avec nos clients et partenaires dans un environnement agile

Votre Profil

  • Bachelor ou Master en Informatique ou Information de Gestion (ou qualifications similaires)
  • Bonnes connaissance en langages orientés-objet (Java) et fonctionnels (Scala, Clojure); ouvert à l’apprentissage de nouveaux langages
  • Expérience avec des technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, HBase)
  • Connaissances de systèmes temps-réel comme Storm, Spark ou autres
  • Connaissances et expérience en méthodes de développement agiles
  • Excellentes capacités de résolution de problèmes
  • Vous êtes une personne proactive et indépendante mais capable de travailler en équipe sur des projets interdisciplinaires
  • Des connaissances en structures de données et algorithmes pour le Big Data ou le Machine Learning sont des plus
  • Bonnes connaissances en anglais; allemand ou français sont des plus

Vos opportunités

Construisez votre carrière avec Scigility, dans une culture d’entreprise qui favorise l’innovation, l’échange et la diversité. Nous vos offrons la possibilité de travailler avec une équipe jeune, dynamique et à la pointe des nouvelles technologies de l’information.

Your Application

Nous nous réjouissons de recevoir votre candidature en ligne à jobs@scigility.com. Pour plus d’informations, n’hésitez pas à contacter Natalya Sidler (jobs@scigility.com / +41 44 214 62 89).

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