Data Engineer (H/F)

Aleysia
Grenoble, France
2 months ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
5 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English
Job source

Tech stack

Big Data Cloud Computing Data Architecture Python (Programming Language) Standard Sql SQL Databases Data Streaming Apache Spark Pyspark Machine Learning Operations

Job description

Trop souvent, le rĂŽle de Data Engineer est rĂ©sumĂ© Ă  de l’ingestion ou Ă  de la “plomberie data”. Chez nous, on cherche Ă  faire Ă©voluer cette posture.

Nous intervenons chez nos clients pour concevoir, industrialiser et fiabiliser des plateformes data : pipelines robustes, transformation de données à grande échelle, outillage data, performance et collaboration étroite avec les équipes Data, Produit, Analytics et Tech.

L’objectif est clair : positionner les data Engineer lĂ  oĂč ils apportent le plus de valeur, en cohĂ©rence avec l’architecture globale, les usages et les contraintes mĂ©tiers., Un rĂŽle qui va au-delĂ  de l’exĂ©cution, avec une vraie contribution aux enjeux qualitĂ©

Un cadre qui te permet de dĂ©velopper tes compĂ©tences et d’évoluer en continu

Des missions oĂč ton travail a un impact concret sur les projets et les solutions, Nos missions varient selon les contextes clients, mais nous cherchons toujours Ă  positionner nos Data Engineer lĂ  oĂč ils apportent le plus de valeur.

Ce que tu feras concrĂštement

Selon les contextes, tu interviendras sur tout ou partie des sujets suivants :

  • Concevoir et dĂ©velopper des pipelines de donnĂ©es (batch et/ou streaming)
  • Mettre en place des chaĂźnes d’ingestion, de transformation et d’exposition des donnĂ©es
  • Industrialiser les traitements data (qualitĂ©, performance, monitoring)
  • Travailler sur des environnements Big Data / Cloud
  • Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes Data Analyst, Data Scientist et Produit
  • Contribuer aux choix d’architecture data et aux bonnes pratiques
  • Automatiser, documenter et sĂ©curiser les flux de donnĂ©es
  • Challenger les pipelines existants pour amĂ©liorer leur robustesse et leur scalabilitĂ©

L’objectif est d’élargir progressivement ton pĂ©rimĂštre vers des sujets d’architecture, de performance et de structuration des plateformes data., Des missions construites dans la durĂ©e

  • Des missions longues (souvent 1 an ou +)
  • Une visibilitĂ© en amont sur les contextes et enheux projets
  • Des Ă©changes rĂ©guliers sur tes envies d’évolution

Une communauté Data

  • Partage de pratiques
  • Retours d’expĂ©rience
  • Accompagnement sur les certifications

Une évolution possible

Selon ton parcours et tes appétences, tu peux évoluer vers :

  • Data engineer senior
  • Lead Data
  • Data architect

La suite du processus

  • Un premier Ă©change tĂ©lĂ©phonique pour comprendre ton parcours et tes envies
  • Des entretiens adaptĂ©s Ă  ton profil, incluant selon les opportunitĂ©s une rencontre avec un rĂ©fĂ©rent technique et/ou un client
  • Un Ă©change final avec la direction autour de ton projet professionnel
  • Un process flexible, pensĂ© pour s’adapter aux rencontres et aux projets.

Requirements

  • 5 ans d’expĂ©rience minimum en tant que Data Engineer
  • Tu maĂźtrises la conception et l’industrialisation de pipelines data
  • Tu es Ă  l’aise avec Python, SQL et des environnements Big Data ou Cloud
  • Tu comprends les enjeux de qualitĂ©, performance et scalabilitĂ© des donnĂ©es
  • La maĂźtrise de l’anglais est indispensable, Ă  l’oral comme Ă  l’écrit, afin d’évoluer efficacement dans un environnement projet international ou multi-interlocuteurs

Bonus : expérience MLOps, traitement temps réel, volumétrie importante, certifications cloud.

Benefits & conditions

  • Un poste en CDI, avec une rĂ©munĂ©ration dĂ©finie de maniĂšre individualisĂ©e selon ton expĂ©rience, tes compĂ©tences et tes contributions
  • Un cadre de travail flexible, incluant le tĂ©lĂ©travail et la prise en charge des frais associĂ©s
  • Une participation aux rĂ©sultats de l’entreprise

Stack & environnement

Selon les projets, tu pourras travailler avec :

  • Langages : Python, SQL
  • Traitement data : Spark / PySpark
  • Orchestration : Airflow (ou Ă©quivalent)
  • Bases de donnĂ©es : SQL / NoSQL, Data Warehouse
  • Streaming : Kafka (selon projets)
  • Cloud : AWS, Azure ou GCP
  • CI/CD & industrialisation : GitLab CI, Jenkins, Docker
  • Data platforms : Databricks, Data Factory, Dataiku (selon contextes)

Les outils varient selon les projets, avec une logique simple : utiliser ce qui est pertinent pour le contexte, pas par habitude., * Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

About the company

L’aventure aleysia

Et si ton rÎle de Data Engineer ne se limitait pas à faire circuler des données, mais à construire des plateformes data fiables et scalables ?

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