Pourquoi ce poste est stratégique
Chez Worklife, les enjeux liés à la donnée sont croissants. Pour accompagner notre croissance et garantir l'excellence opérationnelle, nous créons un poste clé de
Data Engineer .
Voici les impacts attendus :
Évolution d'une stack data moderne et performante , aujourd'hui majoritairement composée d'outils open source (dbt, Airflow, Metabase). Elle pourra être enrichie ou optimisée selon ton diagnostic.
Autonomisation des équipes métiers par des données fiables et facilement accessibles
Amélioration de la qualité et de la gouvernance des données, pour soutenir des décisions plus rapides et plus justes
Renforcement de la sécurité et de la conformité (RGPD, ISO 27001)
Optimisation des coûts liés au stockage et aux traitements
Libération de bande passante pour l'équipe data en place afin de se concentrer sur des initiatives stratégiques
Missions principales En tant que
Data Engineer , tu seras un pilier de l'équipe data, en lien direct avec les équipes produit, backend et plateforme. Tes principales missions :
Concevoir, maintenir et fiabiliser les pipelines de données , en assurant leur scalabilité, leur documentation et leur performance.
• Notre stack actuel montre ses limites (Metabase lent, traitements longs) : nous comptons sur toi pour nous faire passer un cap.
Piloter un projet stratégique d'industrialisation de la donnée client :
• Tu mèneras un chantier ambitieux visant à structurer les données RH pour permettre l'exposition de dashboards directement accessibles aux clients dans notre application.
• C'est un
projet phare au croisement de la tech, du produit et de l'UX, avec un
fort enjeu de lisibilité, de sécurité et de fiabilité des données exposées.
Mettre en place des processus de qualité de données automatisés : validation, monitoring, alerting, détection d'anomalies.
Faire évoluer la stack data en intégrant les meilleures pratiques (testing, modularisation...), en explorant de nouveaux outils si nécessaire, et en adaptant la stack aux besoins des équipes métiers.
Optimiser les performances et les coûts des traitements et du stockage (S3, entrepôt Postgres), tout en garantissant la stabilité de l'infrastructure.
Renforcer la conformité et la sécurité des données , en lien avec les exigences RGPD et ISO 27001 : anonymisation, accès, droits, gestion des logs, etc.
Faciliter l'accès aux données pour les équipes internes (via Metabase notamment), en développant des modèles fiables, clairs et documentés.
Stack actuelle Voici un aperçu de notre environnement technique, que tu pourras faire évoluer selon tes recommandations :
Ingestion & collecte Airbyte (données externes Zendesk, Hubspot, Braze, etc.)
Segment (event tracking)
Traitement & modélisation dbt (ELT)
Airflow (orchestration)
Stockage & infrastructure Entrepôts Postgres (backend et data)
Terraform (on AWS), Kubernetes (Helm), Docker
Visualisation & produit Metabase (reporting interne)
Amplitude (tracking donnée mobile)
Dev & collaboration Python, SQL
GitLab, Notion, Slack
Profil recherché Tu es passionné• e par la donnée et tu veux avoir un impact direct sur un produit utilisé pour améliorer la vie de milliers de salariés ? Ce poste est pour toi si :
Tu as
2 ans ou plus d'expérience en tant que Data Engineer, ou sur un poste technique orienté data.
Tu maîtrises parfaitement
Python et
SQL , et tu es à l'aise dans des environnements cloud.
Tu as déjà construit des
pipelines de données robustes. Tu appliques les
bonnes pratiques de gouvernance , de tests, de modularisation et de CI/CD.
Tu as une
bonne culture produit / métier et tu sais écouter les besoins des équipes business.
Tu es rigoureux• se, bienveillant• e, à l'aise pour documenter, transmettre, collaborer.
Ce qu'on t'offre Un
rôle stratégique dans un projet à fort impact
Un environnement data
moderne, open-source friendly et évolutif Une
culture du remote, du test & learn et de la transparence Une
équipe engagée , curieuse, passionnée par la data et l'impact utilisateur
Une
autonomie réelle , avec la possibilité de proposer, décider et construire
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.