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The average salary range is between $ 91,891 and $ 135,005 year , with the average salary hovering around $ 107,281 year .
Description du poste
En tant que futur.e Data Engineer de l’équipe, tu vas travailler main dans la main avec la tech pour gérer, automatiser et repenser nos pipelines d’intégration de données clients. L’objectif ? Mettre de l’intelligence dans notre système pour qu’il soit moins chronophage pour l’équipe, et prêt à encaisser la charge.
Un aperçu de tes défis au quotidien :
Mettre de l’intelligence : Repenser les flux actuels pour nettoyer, transformer et ingérer proprement les données clients de façon ultra-fluide.
Orchestration & IA : Participer à l’intégration d’IA et d’agents intelligents pour orchestrer au mieux l’onboarding de nos nouveaux clients (parsing intelligent de données, automatisation de workflows, validation, etc.).
Automatiser : Industrialiser les pipelines d’intégration et optimiser nos connecteurs pour faire gagner un temps précieux à l’équipe.
Anticiper le scale : Imaginer et concevoir une architecture de pipelines robuste, capable de gérer 10x plus de clients demain sans broncher.
Collaborer : Intégrer tes flux avec le reste de l’écosystème tech.
Profil recherché
Formation & expérience
Bac+3 en informatique, mathématiques, école d'ingénieurs ou équivalent
Projets dans le développement d’ETL, d’utilisation DBT, et en outil de monitoring type Grafana ou DataDog
Une intérêt et une curiosité pour l’IA, les LLM et l’orchestration par agent est un vrai plus
Stack technique maîtrisée
Langages : Python (avancé), Pandas (avancé)
Transformation : dbt (Core) — tests, documentation, lineage
Forte expertise SQL, y compris procedural postgresql
Maîtrise du travail collaboratif via GitHub
Qualités humaines & transverses
Rigueur et sens du détail : vous ne livrez pas ce que vous n'avez pas testé
Pragmatique : vous savez trouver l'équilibre entre la solution idéale et la solution qui délivre
Pédagogue : vous rendez la data compréhensible pour les non-techniques
Curieux·se des nouvelles technos data sans être dogmatique sur les outils
Anglais professionnel lu/écrit — les docs et la veille sont en anglais
