DATA ENGINEER

Entreprise de 450+ personnes développant une Marketplace spécialisée pour les commerces & artisans indépendants locaux. 

Levée de fond de +100M en serie B / +250M en série C
Objectif de croissance : Souhaite doubler d'ici la fin de l'année

3 des co-fondateurs sont des anciens CEO & dirigeants de marketplaces reconnues au niveau national. 

Bureaux en France, UK, Germany, Luxembourg, Espagne, Italie, Belgique

Les missions de l'équipe; 
- Concevoir et construire la data mesh platform et définir des directives techniques pour ses utilisateurs (BI, Data Science, Data Analysts et Squads)

Vous serez rattaché(e) à l'Engineering Manager sur les missions suivantes ; 

- Collaborer avec l'équipe Product & Tech pour trouver et construire les meilleures solutions de données aux problèmes des marques et des détaillants
- Collaborer avec l'équipe Business Intelligence, Data Science, Data Analyze et Scraping pour créer des pipelines de données automatisées
- Implémenter de nouvelles pipelines de données et résoudre les problèmes sur le produit, en écrivant du code évolutif, bien testé et surveillé
- Examiner les demandes d'extraction faites par d'autres ingénieurs et fournir des commentaires dont tout le monde peut tirer des enseignements
- Partager vos connaissances avec vos collègues et apprendre d'eux
-Aider à définir et suivre les meilleures pratiques Data
-Fournir un support pour le code à expédier

Issu(e) d'une école d'ingénieur ou équivalent, vous avez :  
- Un état d'esprit DevOps (CI/CD, Unit test, Monitoring, alerting, IaC)
-Un état d'esprit DataEng (pipelines idempotency & commutativity)
- Une expérience avec Airflow et batch processing
- Une expérience sur un Cloud Provider (GCP, AWS, Azure)
- Une expérience sur NoSql column orienté database (Bigquery, Redshit, Snowflake, ClickHouse...) ou sur une solution comme Presto (Athena...)
-Maitrise de SQL, Docker & Git
- Anglais courant 

Devrait avoir : 
-Bonne connaissance d'une architecture Micro Service & Event bus 
-Bonne connaissance dans l'écosystème Kafka (Schema registry, kafka connect, debezium...)
-Une expérience avec Stream proccessing (kafkaStream, Ksql, Flink, SparkStream)
-Une expérience avec Spark & parquet (Hadoop)

Bon d'avoir ; 
NoSql database/ K8S/ Lakehouse (deltalake, hudi)/ Elastic Search (website search) /  IaC (Terraform, Pulumi, CloudFormation...)/ Scorecard Grid