La mission principale de Voltalis est de permettre aux particuliers de piloter et programmer leur chauffage électrique radiateur par radiateur et de flexibiliser le réseau électrique pour le rendre plus résilient et baisser l’intensité carbone de l’électricité.

Plus de 250 000 foyers sont déjà équipés des boitiers Voltalis et nous prévoyons d’avoir 3 millions de foyers et bâtiments pour 2030. Nous recevons quotidiennement des dizaines de millions de lignes de données et ce volume va croître de manière importante dans les années qui viennent. Il est donc important de construire une architecture big data scalable pour absorber la croissance de notre activité.

En tant que Analytics Engineer confirmé, vous intégrerez l’équipe data de Voltalis. C’est une jeune équipe qui a un an et qui est composée de 5 personnes. Nous sommes en train de finaliser la mise en place de notre stack technique et sommes en train de développer les process autour de l’utilisation de notre plateforme par les autres profils data (data analysts, data scientists).

Principales missions

• Développer et structurer le socle commun de notre base de données analytique pour répondre aux besoins des utilisateurs de la donnée : data analysts, scientists, métiers

• Construire les pipelines et transformations de données du socle commun et devenir expert.e de ces données

• Définir les règles et bonnes pratiques liées à l’usage de la base de données analytique, envisager une structure data mesh

• Collaborer avec les data engineers pour que la data platform s’adapte au mieux aux usages définis avec les métiers

• Consolider notre socle commun de données lorsque de nouvelles sources de données seront ajoutées (données produit, marketing, …)

• Mettre en place des outils de surveillance de la qualité et la fraicheur des données.

Notre stack technique

• Big Query

• Google Cloud Platform

• Scheduler, Workflow, Cloud Run

• Pub/Sub

• Python et SQL

• Docker

• Terraform

  Les données sources sont sur MariaDB et Clickhouse pour les time series

• Master II scientifique

• Expérience en analytics engineering >= 3 ans

• Bonne connaissance des outils et du fonctionnement d’une Modern Data Stack

• python et SQL comme seconde langue

• Capable de synthétiser et expliquer facilement des problèmes techniques et métier

• Très bonne communication orale et écrite

1. Entretien RH avec Marine (visio)

2. Test technique (SQL + structuration BDD)

3. Entretien dans les locaux avec Alexandre (Head of Data)

4. Entretien avec Pierre (CTO) (visio)