Qui cherchons-nous ?

En tant que Data Engineer, tu as la charge de la mise en place des pipelines d’intégration et de traitement de données pour pouvoir développer de nouveaux algorithmes de machine learning. Tu as aussi la charge du maintien et de la mise à jour de notre data lake et de nos nombreux ETL (Extract-Transform-Load).

Tu travailles main dans la main avec nos architectes et data scientists pour mettre en place la gestion des données pour nos futurs produits. Tu as pour objectif de rendre nos outils proactifs, de guider le chef d’entreprise dans ses décisions, grâce à l’analyse d’un ensemble de données (non) structurées et multi sources. Tu pourras voir l’impact de ton travail sur des centaines de milliers de clients et contribuer de façon agile à l’ensemble de notre portfolio de services.

Quel sera ton quotidien ?

• Mise en place de stack de transport et traitement de données comme source pour nos nouvelles applications

• Mise en production de ces pipelines et monitoring pour un impact direct sur des milliers de clients

• Explorer et donner du sens aux nombreuses sources de données que nous traitons sur les entreprises clientes de Fulll

• Participation au rayonnement technique de l’équipe

Quels seront tes avantages ?

• Workshop toutes les 5 semaines

• Un accès illimité à la plateforme Udemy pour en apprendre toujours +

• Du bon café gratuit pour bien travailler

• Des corbeilles de fruits pour faire le plein de vitamines

• Des horaires aménagés et du télétravail jusqu’à 3 jours par semaine

• Une carte Swile (Ticket restaurant)

Quelles sont les qualités requises ?

En tant que Data Engineer, tu as un minimum de 5 ans d’expériences de développement data ops, Big Data et de mise en production des pipelines. Tu as de l’expérience dans la création d’API et le datamining. Tu maîtrises SQL et python et tu as de l’expérience de la gestion de données non structurées comme structurées à grande échelle. On dit de toi que tu es humble et adaptable.

Tu prends soin de créer un code propre et performant, utilisant de façon efficace les concepts de data structure/pattern. Tu es capable d’expliquer avec des mots simples tes choix techniques. Tu maîtrises l’anglais et tu peux lire des articles scientifiques en anglais. Une expérience avec les services AWS et infrastructures As code (Terraform) serait un atout.

Nous ne sommes pas des inconditionnels des process lourds, on préfère avant tout les humains qui peuvent contribuer à faire grandir notre équipe. Ainsi, le processus se compose en 3 étapes :

• 1er entretien visio avec notre RH

• Tests techniques

• 2e entretien avec deux personnes de l’équipe développement produit