Data Engineer expérimenté·e

Modeo; Paris; On-site; EUR 65,000 - 100,000; Full time

Job summary

Modeo recherche un·e Data Engineer expérimenté·e pour rejoindre une équipe en croissance et travailler sur la Modern Data Stack. Vous contribuerez à la construction de Data Platforms, au développement d’applications data et à la définition de stratégies DataOps, en collaboration avec les métiers et les décideurs.

Selon les missions, vous cadrerez les besoins, développerez des flux de données, piloterez des projets et accompagnerez des profils juniors, tout en assurant qualité et observabilité

Qualifications

• Au moins 3 ans d’expérience en Data Engineering.
• Maîtrise des outils de la Modern Data Stack.
• Bonne compréhension des bases de données et du SQL.
• Excellentes compétences en Python.
• Connaissance d’au moins un écosystème cloud.
• Connaissances DevOps (CI/CD, IaC).
• Intérêt pour l’IA et ses usages sur la donnée.

Responsibilities

• Cadrer les besoins avec les équipes métier puis leurs fournir des solutions adaptées.
• Mettre en place des infrastructures de données pour nos clients ou pour des projets 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.
• 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.

Skills

Data Engineering

Modern Data Stack

SQL

Python

Cloud (AWS/GCP/Azure)

DevOps (CI/CD, IaC)

IA interest

Tools

AWS

GCP

Azure

GitHub Actions

Job description

Tu rejoins une équipe d’expert·es en pleine croissance, sur des projets variés qui te permettent de travailler sur l’ensemble de la Modern Data Stack, qu’il s’agisse de construire des Data Platforms, de développer des applications data ou de définir des stratégies DataOps. Tu es régulièrement amené·e à travailler avec les équipes métier et à présenter ton travail aux décisionnaires. Avec le temps, tu serais également amené·e à piloter des missions 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 : 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 3 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