Data Engineer confirmé(e)

Paris

Description de l'offre

À propos

Bienvenue chez Les Sherpas : entreprise à impact qui s’est donnée pour mission de démocratiser la réussite scolaire, en rendant le soutien scolaire accessible à tous !

Comment ?

Avec :

·
Une marketplace et de la tech innovante,

·
Un média qui accompagne les étudiants et leurs parents,

·
Une pédagogie unique (la méthode Sherpas),

·
Et surtout des équipes humaines et réactives, pour un suivi toujours plus personnalisé !

Aujourd’hui, Les Sherpas, ce sont plus de 30 000 familles accompagnées, 5 000 professeurs actifs, et 2,5 millions d’étudiants et de parents qui consultent nos contenus chaque mois.

Tu as envie de rejoindre une entreprise avec une mission qui a du sens, en forte croissance, avec de nombreux challenges et une équipe canon ? Ils n'attendent que toi !

Descriptif du poste

Chez Les Sherpas, nous sommes engagés dans l'innovation et l'excellence. Nous cherchons à renforcer notre équipe data avec un(e) Data Engineer confirmé(e), talentueux(se) et motivé(e) pour garantir la fiabilité et la robustesse de notre plateforme data.

En tant que Data Engineer, votre rôle sera de participer à la conception et au développement de la plateforme Data (basée sur Google Cloud Platform) afin de mettre à disposition des équipes métiers, une donnée normalisée, fiable, à jour et actionnable. Vous interviendrez sur toute la chaîne de production data : ingestion de données (de multiples sources et dans différents formats), stockage, transformation, puis mise à disposition : datamarts, rapports, API, etc. Vous jouerez un rôle central dans la garantie de la fiabilité et de la robustesse de la plateforme data Les Sherpas.

Sous la responsabilité du Lead Data, vos principales missions seront :

·
Participer à l’évolution de l’architecture Data

·
Implémenter, optimiser, documenter et maintenir les flux de données (Python / SQL)

·
Construire des modèles de données performants et optimisés pour l’analyse

·
Monitorer et assurer le bon fonctionnement de la plateforme

·
Assurer la fiabilité et la sécurité des données

·
Assurer la maintenance de l’infra

·
Assurer la mise en production, le déploiement et l’automatisation de l’infrastructure Data

·
Mener une veille technologique et maintenir la plateforme dans l’état de l’art

·
Participer à la mise en production de modèles de Machine Learning (scorings prédictifs, modèles de recommandations, etc.).

Nous rejoindre, c’est saisir l’opportunité de participer activement au développement et à la modernisation de la plateforme Data Les Sherpas.

Stack : Airbyte, Mage, DBT, BigQuery, Metabase, Hightouch

Profil recherché

·
Éducation : école d’ingénieur (Bac+5)

·
Vous avez minimum 3 à 4 ans d'expérience dans un poste similaire, idéalement dans un environnement web

·
Vous avez un niveau avancé en Python et SQL (window functions, CTE, ...)

·
Vous maitrisez les environnements data dans le cloud (idéalement l’environnement Google Cloud Platform : Storage, Cloud Functions, BigQuery, Cloud Run)

·
Vous êtes familier des pratiques d’ingénierie logicielle (Git, CI/CD)

·
Maîtrise d’un outil d’orchestration (Airflow, Prefect, etc.)

·
Connaissance d’au moins un outil de reporting / dashboarding

·
Vous êtes créatif(ve), curieux(se), rigoureux(se) et savez vous adapter rapidement

·
Force de proposition pour apporter des idées nouvelles et challenger les pratiques existantes

·
Excellent relationnel et capacité à interagir avec les équipes métiers et techniques

Ce que nous offrons :

·
Un environnement de travail dynamique et innovant.

·
La possibilité de travailler sur des projets variés et stimulants.

·
Une équipe tech soudée et collaborative.

·
Des opportunités de formation et de développement professionnel.

Process de recrutement

·
Premier entretien avec Elsa, Chief of Staff

·
Deuxième entretien avec Alice, Lead Data

·
Cas pratique

·
Troisième entretien avec un cofondateur

Informations complémentaires

· Type de contrat : CDI
· Lieu : Paris
· Niveau d'études : Bac +5 / Master
· Expérience : > 2 ans
· Télétravail partiel possible
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