Senior Data Engineer - CDI - H/F

Polycea; Paris; Sur place; EUR 55 000 - 85 000; Plein temps

Résumé du poste

Polycea recherche un Data Engineer intégré à l’équipe Data pour concevoir, déployer et maintenir des pipelines ETL/ELT, développer des API et modéliser les données.

Vous travaillerez sur des plateformes Data cloud et on‑premise, avec des frameworks Python/SQL, et participerez à des projets clients innovants, avec possibilité d’évoluer vers des sujets transverses.

Qualifications

• Issu(e) d’une école d’ingénieurs et posséder au moins 3 années d’expérience en Data Engineering.
• Maîtrise des écosystèmes Python et SQL.
• Expérience avec les frameworks de traitement de données massives (Big Data) et bases NoSQL est un plus.
• Maîtrise du français à l’écrit et à l’oral.

Responsabilités

• Conception, déploiement et maintenance de pipelines ETL/ELT.
• Mise en place d’API et de back-ends applicatifs.
• Définition et mise en place de modèles de données.
• Architecture et administration de plateformes Data sur le Cloud ou on‑premise.
• Supervision et monitoring d’applications.

Connaissances

Python

SQL

dbt

Scala

Formation

Diplôme d'ingénieur en informatique

Outils

PostgreSQL

Snowflake

MongoDB

TimescaleDB

Description du poste

Intégré(e) au sein de l’équipe Data, vous intervenez notamment sur :

• Le développement, le déploiement et la maintenance de pipelines d’ETL/ELT.
• La mise en place d’API et de back-ends applicatifs.
• La définition et la mise en place de modèles de données.
• L’architecture, le déploiement et l’administration de plateformes Data sur le Cloud ou on-premise.
• La supervision et le monitoring d’applications.

Entouré(e) de nos experts, vous montez rapidement en compétences et participez au développement de nouveaux produits impactants pour nos clients.

En fonction de vos appétences, vous aurez également la possibilité de vous impliquer sur des sujets transverses pour accompagner notre croissance : recrutement, réponses aux AO, organisation d’événements, chantiers internes (RSE, etc.).

Principales technologies à utiliser ou à découvrir :

• Langages : Python, SQL, dbt, Scala.
• Bases de données : PostgreSQL, Snowflake, MongoDB, TimescaleDB, etc.
• Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect.
• DevOps : Git, CI/CD, Docker, Terraform, Kubernetes, etc.
• Outils Cloud : AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks, etc.
• Frameworks : Kafka, Spark, etc.

Quelques exemples de réalisations :

• Conception et implémentation d’une plateforme Data sur Google Cloud en approche Data Mesh pour un grand groupe du Luxe.
• Développement de multiples applications d’automatisation de traitements documentaires (OCR, extraction, recherche).
• Développement d’un Feature Store à destination des data scientists d’un acteur de l’assurance.
• Conception d’un modèle de données et réalisation d’une plateforme data permettant l’analyse de la performance des contenus médias.
• Accompagnement sur le choix d’outils de Business Intelligence - rédaction d’un plan d’architecture et de déploiement.
• Déploiement et intégration d’un Data Catalog en SaaS pour une communauté data de plus de 1 000 utilisateurs.
• Conception et implémentation d’une plateforme IoT pour le traitement de données de séries temporelles pour un acteur industriel de l’énergie, sur Cloud hybride et souverain.

Ce que nous attendons de vous :

Issu(e) d’une école d’ingénieurs ou d’une école spécialisée en développement informatique, vous possédez au minimum 3 années d’expérience (hors stage et alternance) en Data Engineering et maîtrisez les écosystèmes Python et SQL. Une expérience ou une formation spécifique avec les frameworks de traitement de données massives (Big Data), le traitement des données en temps réel ou les bases de données NoSQL est un plus. Avoir déjà travaillé avec un ou plusieurs fournisseurs de cloud (AWS, GCP, Azure notamment) est également apprécié. La maîtrise de la langue française à l’écrit et à l’oral est indispensable.