Data Platform Engineer — Pipelines, Scalable & AI-Ready

SEPTEO; France; À distance; EUR 55 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Formation personnalisée

Mobilité interne

Accès Udemy pour l’auto-formation

Résumé du poste

Septeo recherche un Ingénieur Data pour rejoindre l’équipe Data et contribuer à la refonte de la donnée et de son environnement technique. Vous travaillerez sur l’ingestion, l’harmonisation et l’industrialisation de données issues de sources variées, en interaction avec les équipes DevOps, produit et métiers.

Vous aurez la mission de développer et fiabiliser les pipelines de données, d’améliorer qualité et performance des flux, et de participer à l’évolution de l’architecture data afin de

Qualifications

• Formation supérieure Bac+4/5 en informatique, data engineering, software engineering ou école d’ingénieur.
• Expérience d’environ 4 à 5 ans en data engineering et montée en compétences vers des postes seniors.

Responsabilités

• Contribuer à la refonte de l’environnement data et à l’industrialisation de la plateforme.
• Développer et fiabiliser les pipelines de données de l ingestion à la transformation.
• Améliorer qualité, performance et observabilité des flux de données.
• Travailler sur données métiers et géographiques en lien avec les équipes produit, DevOps et métier.
• Participer à l’amélioration continue de l’architecture data et accompagner la montée en compétences de l’équipe.

Connaissances

Python

SQL

ETL/ELT

Data engineering

CI/CD

Observabilité

Formation

Bac+4/5 en informatique ou data engineering

Outils

Airflow

Docker

dbt

PostgreSQL

PostGIS

AWS (EC2, S3, RDS, EKS)

Description du poste

Septeo recherche un Ingénieur Data pour rejoindre l’équipe Data et contribuer à la refonte de la donnée et de son environnement technique. Vous travaillerez sur l’ingestion, l’harmonisation et l’industrialisation de données issues de sources variées, en interaction avec les équipes DevOps, produit et métiers.

Vous aurez la mission de développer et fiabiliser les pipelines de données, d’améliorer qualité et performance des flux, et de participer à l’évolution de l’architecture data afin de