En tant que Data Engineer, tu seras en charge de la conception, du développement, de la maintenance et de l’optimisation des infrastructures de données. Cela implique :

• Le développement des outils et des traitements permettant la migration de l’ingestion de nos différentes sources de données vers une architecture orientée big data

• La construction de pipeline de données (batch et temps réel) permettant d’alimenter notre application, nos APIs, nos analytics et nos projets de data-science

Au quotidien, tu interviendras donc sur le déploiement et le monitoring des briques techniques nécessaires à l’infrastructure data d’Hiboo (plateforme d’ingestion, datalake, calcul distribué) mais également du code de collecte, structuration, mise en qualité, documentation et mise à disposition de la donnée. Tu contribueras également activement aux décisions concernant les choix produit et techniques, en lien avec le reste de l’équipe.

Nous avons défini notre Tech manifesto pour nous apporter de la clarté et un guide dans nos décisions. Pour en reprendre les grand thèmes :

• Collaborative Minds over Solo Efforts

• Engaged Accountability over Passive Compliance

• Continuous Delivery over Perfectionism

• Continuous improvement over Stagnation

• Human-oriented Code over Machine-only Code

• Done Means Live

En complément de partager nos valeurs, on souhaiterait que les éléments suivants te parlent :

• Un esprit entrepreneurial

• Enthousiaste pour le travail d’équipe, l’apprentissage et le partage de connaissances

• Esprit Devops, la responsabilité ne s’arrête pas après un “git push”

• Une volonté de participer aux réflexions sur le produit et l’amélioration des process techniques

• Être passionné(e) par la data et les grands défis qu’elle implique

• Solides connaissances en programmation, notamment en Python et SQL

• Maîtrise des outils de gestion de données tels que Spark, Kafka, Airflow, etc

• Expérience dans la conception et la mise en œuvre de pipelines de données robustes

1. Rencontre avec Constance, HR Manager, et un membre de l’équipe Data

2. Session pratique avec plusieurs membres de l’équipe Data

3. Rencontre avec Charles, CPO et co-fondateur, et Adlen, CTO

4. TeamFit