Data Engineer confirmé, orienté plateforme cloud

Corail Analytics; Paris; Hybrid; EUR 90,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Télétravail flexible : 1 jour/semaine

Mutuelle Alan 100% pris en charge

RTT 10 jours

Cooptation: 1500€

Carte Swile

Matériel: MacBook et écran

Gymlib avec abondement employeur

Job summary

Corail Analytics recherche un Data Engineer expérimenté pour concevoir, déployer et fiabiliser les plateformes data de nos clients, de l'ingestion à la mise à disposition des données. Vous travaillerez avec notre architecte cloud et prendrez progressivement une partie de son périmètre, incluant IaC, sécurité et monitoring.

Vos missions incluent auditer des stacks existantes, bâtir des pipelines d'ingestion, déployer l'infrastructure, assurer la qualité et la sécurité, puis former les équipes

Qualifications

• 4 à 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 2 ans sur un cloud en production (GCP et/ou AWS).
• Infrastructure as code (Terraform ou équivalent) et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI).
• Un orchestrateur (Kestra, Airflow, Dagster) et un outil d'ingestion (Airbyte, dlt, connecteurs développés).
• Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake ou Redshift), SQL avancé et Python.
• Gestion des accès et des secrets, monitoring d'un pipeline en production.
• Apprécié : dbt et la modélisation de données.

Responsibilities

• Auditer une stack existante et proposer une architecture cible, avec une trajectoire réaliste pour l'équipe du client.
• Construire les pipelines d'ingestion et les orchestrer.
• Déployer l'infrastructure as code et automatiser les déploiements.
• Mettre en place les contrôles de qualité, le monitoring et l'alerting pour garantir la fraîcheur des données.
• Sécuriser les accès et les données sensibles.
• Documenter et transmettre aux équipes du client pour qu'elles reprennent la plateforme.
• Contribuer à la modélisation dbt et, à terme, à l'industrialisation de cas d'usage d'IA générative.

Skills

Data engineering

Cloud (GCP/AWS)

Terraform

Airflow & Kestra

Airbyte

SQL avancé

Python

CI/CD

BigQuery / Snowflake / Redshift

Docker & Kubernetes

Tools

Airflow

Kestra

Airbyte

GitHub Actions

GitLab CI

Docker

Kubernetes

Looker

dbt

Job description

Vous concevez, déployez et fiabilisez les plateformes data de nos clients, de l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données. Vous travaillez en binôme avec notre architecte cloud et vous reprenez progressivement une partie de son périmètre : infrastructure as code, sécurité, orchestration et monitoring.

• Auditer une stack existante et proposer une architecture cible, avec une trajectoire réaliste pour l'équipe du client.

• Construire les pipelines d'ingestion (API, bases de production, outils SaaS) et les orchestrer.

• Déployer l'infrastructure as code et automatiser les déploiements.

• Mettre en place les contrôles de qualité, le monitoring et l'alerting pour garantir la fraîcheur des données.

• Sécuriser les accès et les données sensibles.

• Documenter et transmettre aux équipes du client pour qu'elles reprennent la plateforme.

• Contribuer selon les besoins à la modélisation dbt et, à terme, à l'industrialisation de cas d'usage d'IA générative.

• Télétravail flexible : au moins 1 jour par semaine au bureau.
• Formation interne : sessions sur dbt, Omni, Looker et Kestra.
• Certifications prises en charge : dont la certification Omni dans les 3 premiers mois.
• Mutuelle : Alan, prise en charge à 100% par l'employeur.
• Congés : 10 jours de RTT.
• Prime de cooptation : 1 500 € pour toute recommandation qui aboutit à un recrutement.
• Carte Swile 11€
• Matériel : Macbook, écran.
• Abonnement Gymlib avec abondement employeur

Indispensable : 4 à 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 2 ans sur un cloud en production (GCP et/ou AWS). Infrastructure as code (Terraform ou équivalent) et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). Un orchestrateur (Kestra, Airflow, Dagster) et un outil d'ingestion (Airbyte, dlt, connecteurs développés). Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake ou Redshift), SQL avancé et Python. Gestion des accès et des secrets, monitoring d'un pipeline en production. Capacité à expliquer un choix technique à un DSI comme à un responsable métier. Apprécié : dbt et la modélisation de données. Docker, Kubernetes, un second cloud. Une expérience en ESN ou en agence, donc l'habitude de passer d'un client à l'autre. Une première mise en production d'un cas d'usage IA (RAG, agent, pipeline LLM). Des certifications cloud ou Terraform. Ce qui fera la différence : Vous cherchez à comprendre à quoi sert la donnée avant de construire le pipeline. Vous avancez sans cahier des charges complet, et vous alertez tôt quand quelque chose bloque. Vous aimez transmettre : former une équipe cliente fait partie du travail. Vous avez envie de contribuer à la construction de l'agence