La forte croissance que nous enregistrons et les projets de développement à l’international nous amènent à renforcer notre équipe data en recrutant un Data Ops (H/F). 

Rattaché(e) au Lead Infra, vos travaux d’innovation et de recherche en data engineering /ops permettront de faire évoluer les produits de Lucky Cart, d’évaluer au mieux leur performance et d’élargir la palette de services connexes.

Au cœur de la société, vous travaillerez au quotidien avec toutes les équipes impliquées (commercial, marketing, R&D, produit et finance) pour mener à bien vos missions.

Vos recherches pourront faire l’objet de publications, de présentation dans des séminaires ou des meetups et de dépôts de brevet.

Votre leadership, votre ambition et votre engagement feront de vous une partie intégrante de la forte expansion de Lucky Cart en France et en Europe.

Au cœur de la société, vous collaborerez au quotidien avec toutes les équipes impliquées (marketing, R&D, data et juridique) pour mener à bien vos missions.

MISSIONS

Sous la responsabilité du Lead Infra, vous aurez pour missions :

• Assurer la scalabilité de tous nos services utilisant la donnée afin de suivre une haute croissance de nos bases de données,

• Assurer la fiabilité des pipelines de données, des processus ETL et de la transformation des données en réalisant et en mettant en œuvre des tests manuels et automatisés,

• Être force de proposition sur tous les sujets d’architecture et de modélisation,

• Travailler l’optimisation de nos services afin de les rendre moins couteux et plus efficace,

• Être force de proposition et prendre le lead sur des dispositifs innovants,

• Travailler en parfaite collaboration avec les autres fonctions au sein de la société (marketing, R&D, Sales, Produit),

• Assurer un reporting régulier de l’activité.

COMPÉTENCES 

• Maîtriser un ou plusieurs langages structurés (Python, Javascript, Java, C/C++, Scala…),

• Maîtriser différents systèmes de base de données (SQL et NoSQL)

• Avoir une appétence pour les technologies utilisées dans le Big Data et la Modern Data Stack (dbt, Airflow),

• Avoir une expérience sur une plateforme Cloud (GCP, Azure, AWS,..)

• Avoir une expérience solide de FinOps

• Avoir une bonne connaissance/expérience de méthodologies d’ingénierie informatique: contrôle des sources, tests unitaires, revue de code,

• Être curieux et avoir une forte capacité d’adaptation dans un environnement en mutation constante,

• Chercher constamment à élargir et approfondir ses connaissances notamment dans des domaines connexes à la data science, le e-commerce et la distribution,

• Partager les connaissances et compétences acquises avec les membres de l’équipe par des canaux officiels et informels,

• Démontrer la capacité à collaborer avec des personnes d’autres disciplines.

• Autonomie, organisation, bonne communication.

COMPÉTENCES SOUHAITABLES

• Avoir des connaissances solides en architecture réseau et en administration de systèmes (Linux/Ubuntu/Apache/Nginx) ainsi qu’en outils du cloud (GCP ou AWS par exemple),

• Être familier avec les langages couramment utilisés dans la communauté data scientist (Python, R),

• Maîtrise des outils ETL/ELT (dbt),

• Avoir une ou plusieurs expériences pratiques de mise en œuvre de technologie Big Data et de leur optimisation. 

PROFILS 

• Bac +5,

• École d’ingénieur ou grande école d’informatique, Phd (CIFRE) ou Master Recherche,

• Anglais courant,

• 4 ans d’expérience mini en data engineering avec au moins l’une des problématiques suivantes : le traitement de volumes de données très importants, la gestion de modèle de grande dimension, ou la gestion du temps réel.

Entretien #1: RH + Data Engineer

Entretien #2 + Usecase: Lead Infra + 1 membre de l’équipe

Entretien #3: CTO + 1 membre de l’équipe