Data Engineer H/F

EasyPicky; Montpellier; Sur place; EUR 40 000 - 50 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail jusqu’à 3 jours/semaine

Rémunération 40-50K€ bruts/an

Événements d’équipe

Résumé du poste

EasyPicky recherche un Data Engineer pour fiabiliser et industrialiser l’intégration des données clients et construire une plateforme data scalable, avec une dimension internationale.

Vous travaillerez en binôme avec un Data Engineer et serez encadré par la Data Team Lead, afin d’évoluer l’architecture data et les outils BI, tout en restant proche des enjeux métier et clients.

Qualifications

• Minimum 3 ans d’expérience en Data Engineering.
• Expertise en Python et SQL.
• Bon niveau d’anglais technique.
• Autonome et capable de mener plusieurs sujets de front.
• Orientation client et pragmatisme pour solutions scalables.
• Esprit d’équipe et bonne communication.

Responsabilités

• Intégrer les données de nos nouveaux clients et faire évoluer les intégrations existantes.
• Réécrire et optimiser nos pipelines d’intégration — objectif : passer de plusieurs heures à quelques minutes.
• Traiter les demandes ponctuelles de mise à jour et de correction de données.
• Contribuer aux chantiers de fond : scalabilité, sécurisation du socle, fiabilisation.
• Participer à la conception et à l’évolution de nos outils de BI et de nos dashboards internes.

Connaissances

Python

SQL

Autonomie

Anglais technique

Esprit d'équipe

Orientation client

Capacité à apprendre vite

Outils

Airflow

MongoDB

Superset

Parquet

Description du poste

Chez Easypicky, la donnée n’est pas un simple support : elle est au cœur de notre produit. De grandes marques de la grande consommation et du retail s’appuient sur nous pour transformer leurs données terrain en décisions concrètes. Pour accompagner notre croissance, l’équipe Data renforce ses effectifs. En rejoignant Easypicky en tant que Data Engineer, tu intègres une équipe à taille humaine où ton impact est immédiat et visible. Tu travailleras en binôme avec un Data Engineer expérimenté et sous l’encadrement de notre Data Team Lead.

Ton rôle :

Fiabiliser et industrialiser l’intégration des données de nos clients, tout en contribuant à construire une plateforme data conçue pour passer à l’échelle — y compris à l’international. C’est un poste à forte responsabilité technique : tu contribue à l’évolution de l’architecture data et participes à la création d’une véritable plateforme de retail intelligence.

Tes missions au quotidien:

• Intégrer les données de nos nouveaux clients et faire évoluer les intégrations existantes

• Réécrire et optimiser nos pipelines d’intégration — objectif : passer de plusieurs heures à quelques minutes

• Traiter les demandes ponctuelles de mise à jour et de correction de données

• Contribuer aux chantiers de fond : scalabilité (performance de nos bases), sécurisation du socle, fiabilisation

• Participer à la conception et à l’évolution de nos outils de Business Intelligence et de nos dashboards internes

Ce que nous te proposons :

• Une équipe dynamique dans laquelle chacun(e) à son mot à dire, la possibilité de prendre des initiatives et d’être autonome sur ses missions

• De la flexibilité : tu peux télétravailler jusqu’à 3 jours / semaine si tu le souhaites

• De nombreux évènements de cohésion d’équipe: afterworks, team buildings, séminaires…)

• Rémunération: 40-50K€ bruts / an selon ton expérience

Must Have

• Minimum 3 ans d’experience en Data Engineering

• Expertise en Python et en SQL

• Tu sais mener plusieurs sujets de front, tu es autonome et tu apprends vite

• Tu as un bon niveau d’anglais technique

• Une vraie orientation client : comprendre l’enjeu métier, pas seulement la technique et faire prevue de pragmatisme pour trouver des solutions rapides et scalables.

• L’esprit d’équipe,

Nice To Have

• Une expérience des pipelines de données (Airflow), des bases NoSQL (MongoDB) ou d’un outil de BI (Superset, préparation de données Parquet)

• Une expérience en startup / scale-up

• capacité à communiquer avec les profils non techniques, à faire preuve de pédagogie, à vulgariser .