Intégré(e) au sein de l’équipe Data, vous intervenez notamment sur :

• Le développement, le déploiement et la maintenance de pipelines d’ETL/ELT.
• La mise en place d’API et de back-ends applicatifs.
• La définition et la mise en place de modèles de données.
• L’architecture, le déploiement et l’administration de plateformes Data sur le Cloud ou on-premise.
• La supervision et le monitoring d’applications.

Entouré(e) de nos experts, vous montez rapidement en compétences et participez au développement de nouveaux produits impactants pour nos clients.

En fonction de vos appétences, vous aurez également la possibilité de vous impliquer sur des sujets transverses pour accompagner notre croissance : recrutement, réponses aux AO, organisation d’événements, chantiers internes (RSE, etc.).

• Langages : Python, SQL, dbt, Scala.
• Bases de données : PostgreSQL, Snowflake, MongoDB, TimescaleDB, etc.
• Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect.
• DevOps : Git, CI/CD, Docker, Terraform, Kubernetes, etc.
• Outils Cloud : AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks, etc.
• Frameworks : Kafka, Spark, etc.

• Conception et implémentation d’une plateforme Data sur Google Cloud en approche Data Mesh pour un grand groupe du Luxe.
• Développement de multiples applications d’automatisation de traitements documentaires (OCR, extraction, recherche).
• Développement d’un Feature Store à destination des data scientists d’un acteur de l’assurance.
• Conception d'un modèle de données et réalisation d'une plateforme data permettant l'analyse de la performance des contenus médias.
• Accompagnement sur le choix d'outils de Business Intelligence - rédaction d’un plan d’architecture et de déploiement.
• Déploiement et intégration d’un Data Catalog en SaaS pour une communauté data de plus de 1 000 utilisateurs.
• Conception et implémentation d’une plateforme IoT pour le traitement de données de séries temporelles pour un acteur industriel de l’énergie, sur Cloud hybride et souverain.

Ce que nous attendons de vous : 

Issu(e) d'une école d'ingénieurs ou d’une école spécialisée en développement informatique, vous possédez au minimum 3 années d’expérience (hors stage et alternance) en Data Engineering et maîtrisez les écosystèmes Python et SQL. 

Une expérience ou une formation spécifique avec les frameworks de traitement de données massives (Big Data), le traitement des données en temps réel ou les bases de données NoSQL est un plus. 

Avoir déjà travaillé avec un ou plusieurs fournisseurs de cloud (AWS, GCP, Azure notamment) est également apprécié. 

La maîtrise de la langue française à l’écrit et à l’oral est indispensable.