Data Engineer H/F - CDI - Paris Ajouter aux favoris
- Technique :
- Assurer le développement technique et fonctionnel des outils de Data Engineering (ELT, Data Lineage, DataViz, etc.) et la CI/CD
- Maintenir et faire évoluer notre stack maison basée sur Python / Docker / Airflow hébergée sur AWS et GCP.
- Maintenir et faire évoluer notre stack de modèles Speech-to-Text et d'anonymisation.
- Être garant de la qualité de notre infrastructure technique et contribuer à son évolution.
- Développer de nouvelles fonctionnalités utiles au pilotage de l'activité.
- Data :
- Automatiser l'acquisition de nouveaux flux de données depuis diverses sources (SFTP, API, DB, ...) vers un Datalake, assurer la valorisation de ces données en collaboration avec les Data Analysts et les Experts métiers ainsi qu'au maintien des infrastructures existantes.
- Garantir la remontée journalière et de qualité des données de tous les événements clients et internes à Papernest.
- Liaison des données avec les autres outils de Papernest, particulièrement avec le CRM Salesforce.
- Assurer une SLA de 99.9% sur un flux de data à plus de 10 millions d'événements journaliers.
- Gestion et accompagnement :
- Accompagner les profils plus juniors dans leur montée en compétence.
- Être proactif dans la relation avec les stakeholders.
- Superviser le suivi et reporting des bugs ainsi que l'avancement des projets liés aux flux des clients internes et externes
- Participation à l'élaboration de la roadmap quarter sur les besoins propres aux équipes Data
- Issu d'une formation en informatique, tu justifies d'une première expérience en Data et d'un parcours global de 3 à 5 ans .
- Tu peux justifier d'expériences sur des projets en production
- Tu es expérimenté en programmation Python et en SQL, le Clean Code et la Clean Architecture te tiennent à cœur.
- Tu as une ou des expériences avec des outils d'ETL / ELT.
- Tu as déjà travaillé avec AWS et / ou GCP et tu as aussi des connaissances en DevOps.
- Avide d'apprendre, curieux, tu es capable de t'adapter à un écosystème en perpétuelle évolution.
- Tu as le sens du contact, car tu sais que pour répondre au mieux aux besoins des utilisateurs externes & internes, il faut aller chercher l'information.
- Avoir des connaissances en MLOps et déploiement de modèles à l'échelle et en Business Intelligence est un plus.
- un premier échange avec Manon de l'équipe Talent Acquisition
- Un entretien avec Thomas, notre Data Engineering Manager
- Un test technique
- Une échange avec Michel, Head of Data
- Une dernière rencontre avec ta future équipe
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