Data Engineer FinOps GCP

Entreprise française fondée en 2011 qui utilise l'intelligence artificielle pour analyser les données transactionnelles et proposer des solutions de marketing.
Elle connecte les marques avec leurs consommateurs au travers du gaming et de l'ultra-personnalisation.

L'entreprise collabore avec + 210 marques
17 millions de CA et 40% de croissance l'année dernière

Effectifs: 70 personnes
Localisation: Paris 2e

Contexte:
Vous intégrez l'entreprise dans le cadre d'une forte croissance (et des projets de développements à l'international).

Vous intégrez le pôle Tech dirigé par un Chief Data Officer, un Chief Product Officer et un CTO et vous référez directement au Lead Infrastructure.

Missions principales : 

• Travailler sur différents sujets tels que l'optimisation des coûts GCP sur la partie finops, la scalabilité et sur le développement de dispositifs innovants
• Assurer la fiabilité des pipelines de données, des processus ETL et de la transformation des données (notamment avec des tests manuels et automatisés)
• Définir, développer, implémenter et maintenir les outils et infrastructures adéquats à la conception d’algorithmes de data science et de recherche opérationnelle
• Déployer des pipelines de données et les modèles en production notamment en concevant et en développant une architecture en micro-services
• Être force de proposition sur tous les sujets d'architecture et de modélisation

Issu(e) d'une école d'ingénieurs ou équivalent, vous avez min. 4 ans d'expérience sur un poste similaire avec au moins l’une des problématiques suivante: 
le traitement de volumes de données très importants, la gestion de modèle de grande dimension ou la gestion du temps réel.

Compétences requises : 

• Expérience précédente en Finops
• Maîtrise de Python ou Java
• Expérience précédente nécessaire sur GCP (maîtrise de Big Query)
• Maîtrise d'Airflow

Compétences appréciées : 

• Expérience avec DBT
• Bonne connaissance de l'environnement DevOps, connaissances en architecture réseau et système..
• Anglais écrit et lu