Data Engineer confirmé, orienté plateforme cloud

Vous concevez, déployez et fiabilisez les plateformes data de nos clients, de l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données. Vous travaillez en binôme avec notre architecte cloud et vous reprenez progressivement une partie de son périmètre : infrastructure as code, sécurité, orchestration et monitoring.

• Auditer une stack existante et proposer une architecture cible, avec une trajectoire réaliste pour l'équipe du client.

• Construire les pipelines d'ingestion (API, bases de production, outils SaaS) et les orchestrer.

• Déployer l'infrastructure as code et automatiser les déploiements.

• Mettre en place les contrôles de qualité, le monitoring et l'alerting pour garantir la fraîcheur des données.

• Sécuriser les accès et les données sensibles.

• Documenter et transmettre aux équipes du client pour qu'elles reprennent la plateforme.

• Contribuer selon les besoins à la modélisation dbt et, à terme, à l'industrialisation de cas d'usage d'IA générative.

Télétravail flexible : au moins 1 jour par semaine au bureau.

Formation interne : sessions sur dbt, Omni, Looker et Kestra.

Certifications prises en charge : dont la certification Omni dans les 3 premiers mois.

Mutuelle : Alan, prise en charge à 100% par l'employeur.

Congés : 10 jours de RTT.

Prime de cooptation : 1 500 € pour toute recommandation qui aboutit à un recrutement.

Carte Swile 11€

Matériel : Macbook, écran.

Abonnement Gymlib avec abondement employeur

Indispensable :

• 4 à 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 2 ans sur un cloud en production (GCP et/ou AWS).

• Infrastructure as code (Terraform ou équivalent) et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI).

• Un orchestrateur (Kestra, Airflow, Dagster) et un outil d'ingestion (Airbyte, dlt, connecteurs développés).

• Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake ou Redshift), SQL avancé et Python.

• Gestion des accès et des secrets, monitoring d'un pipeline en production.

• Capacité à expliquer un choix technique à un DSI comme à un responsable métier.

Apprécié :

• dbt et la modélisation de données.

• Docker, Kubernetes, un second cloud.

• Une expérience en ESN ou en agence, donc l'habitude de passer d'un client à l'autre.

• Une première mise en production d'un cas d'usage IA (RAG, agent, pipeline LLM).

• Des certifications cloud ou Terraform.

Ce qui fera la différence :

• Vous cherchez à comprendre à quoi sert la donnée avant de construire le pipeline.

• Vous avancez sans cahier des charges complet, et vous alertez tôt quand quelque chose bloque.

• Vous aimez transmettre : former une équipe cliente fait partie du travail.

• Vous avez envie de contribuer à la construction de l'agence

Etape 1 : Un échange de 45 minutes avec Florence, directrice du développement

Etape 2 : Un test technique d'1 heure avec deux consultants : des exercices Python en direct puis un échange sur des sujets d’architecture et choix techniques. Aucun test à faire chez vous.

Etape 3 : Un échange d'1 heure avec les cofondateurs.

Une réponse sous 48 heures après chaque étape