Data Engineer expériementé·e (min 5 ans d'expérience)

Modeo; Paris; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Modeo recherche un Data Engineer expérimenté pour construire et optimiser des Data Platforms et piloter des projets Data sur des environnements variés. Vous travaillerez avec les équipes métier et présenterez les résultats aux décideurs.

Vous serez amené·e à piloter des missions en autonomie, accompagner des profils juniors et contribuer à nos offres Data et à la veille technologique.

Qualifications

• Au moins 5 ans d’expérience en Data Engineering et construction de Data Platform.
• Maîtrise des outils de Modern Data Stack et SQL.
• Python et bonnes pratiques de software engineering.
• Connaissance d’un ou plusieurs écosystèmes cloud (AWS / GCP / Azure).
• Connaissances DevOps (CI/CD, IaC).
• Intérêt pour l’IA et ses usages sur la donnée.

Responsibilities

• Cadrer les besoins métier et proposer des solutions adaptées.
• Mettre en place des infrastructures de données en collaboration avec l’équipe.
• Développer et optimiser les flux de données.
• Gérer des projets Data, de la planification à la mise en production.
• Mettre en place les bonnes pratiques DataOps et DevOps (CI/CD, IaC, tests, qualité, observabilité).
• Préparer des données fiables et documentées, socle pour les cas d’usage IA.
• Documenter, transmettre et former les équipes clientes pour l’autonomie.
• Accompagner des Data Engineers et contribuer à nos offres et à la veille technique.

Skills

Data Platform

Python

SQL

Cloud (AWS / GCP / Azure)

DataOps / DevOps

CI/CD

IaC

Data Ingestion

Data Transformation

Monitoring

Client workshops

Job description

En venant chez Modeo, tu rejoindras une équipe d’expert·es en pleine croissance, sur des projets variés qui te permetteront de travailler sur l’ensemble de la Modern Data Stack, qu’il s’agisse de construire des Data Platforms, de développer des applications data avancées ou de définir des stratégies DataOps. Tu seras régulièrement amené·e à travailler avec les équipes métier et à présenter ton travail aux décisionnaires.

Tu serais également amené·e à piloter des missions en autonomie et accompagner les profils plus juniors.

Projets Data chez nos clients ou en interne

• Cadrer les besoins avec les équipes métier puis leur mettre à disposition des solutions adaptées

• Mettre en place des infrastructures de données pour nos clients ou pour des projets de Modeo, en collaboration avec l’équipe

• Développer et optimiser les flux de données

• Gérer des projets Data, de la planification à la mise en production

• Mettre en place les bonnes pratiques DataOps et DevOps (CI/CD, IaC, tests, qualité, observabilité)

• Préparer des données fiables et documentées, qui servent aussi de socle aux cas d’usage IA de nos clients

• Documenter, transmettre et former les équipes clientes pour qu’elles gagnent en autonomie

• Intervenir sur des projets internes et accompagner des Data Engineers dans leur montée en compétences

• Contribuer à nos offres et à la veille technique

Ta façon de travailler

• Autonomie : conduire un projet en autonomie, prendre en main un sujet, s’organiser et avancer sans attendre qu’on te dise quoi faire

• Cadrage client : animer un atelier client, poser les bonnes questions, reformuler un besoin flou et proposer une démarche claire

• Accompagnement métier : travailler avec les équipes métier, comprendre leurs enjeux et les aider à s’approprier leurs données

• Vulgarisation : expliquer un choix technique à un directeur financier comme à un développeur

• Esprit critique et curiosité : prendre du recul sur les propositions, challenger les choix techniques et apprendre en continu

Ton socle technique

• Au moins 5 ans d’expérience en Data Engineering, dont une ou plusieurs expériences de construction de Data Platform

• Maîtrise des principaux outils de la Modern Data Stack (ingestion, transformation, orchestration, activation, monitoring…)

• Très bonne compréhension des bases de données et des cycles de gestion de la donnée et maîtrise de SQL

• Excellentes compétences en software engineering et en Python

• Connaissance d’au moins un écosystème cloud (AWS, GCP ou Azure)

• Connaissances DevOps (CI/CD, IaC)

• Un intérêt pour l’IA et ses usages sur la donnée est un vrai plus