Manager Data Engineer Python H/F

Seyos recherche ?

Seyos est un cabinet de recrutement spécialisé dans les métiers de l'IT. Nous proposons aux candidats des opportunités professionnelles uniquement au sein de clients finaux : éditeurs de logiciels, startups, DSI.

Notre client est un éditeur français, forts de trois levées de fonds d'un montant total de pratiquement une centaine de millions d'Euros et figurant dans la liste du Next40 comme acteur de la French Tech avec le plus de potentiel.

Créé en 2008 et composé aujourd'hui de 230 salariés, leur objectif est de fournir des solutions de recrutement aux entreprises et établissements d'enseignement supérieur dans le but de recruter leurs jeunes talents et surtout de faciliter l'insertion des jeunes diplômé(e)s dans la vie active.

Au coeur d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Analysts et Data Engineers, vos missions seront :

Localisation : Paris (9e)
Rémunération : 70 000 à 80 000 Euros
Stack technique :
- ETL en Kafka, Debezium.
- Data transformation en Python / Apache Spark, Airflow.
- Stockage en PostgreSQL, S3, Athena.
- Déploiement en Docker, Kubernetes, Circle CI.
- Dataviz avec Tableau, Tableau Embed, Apache Superset.

Participer à l'architecture et au développement d'une solution interne de Data as a Service pour permettre aux autres équipes de :

- Logger leurs propres formats de données les utiliser de manière pertinente (BI, data science) via de multiples outils (API, ETL, Tableau).
- Participer à l'optimisation de la stack Data et à son exploitation dans la philosophie "You build IT, you ship IT, you run IT".
- Assister les autres équipes dans leur exploitation de leurs données.
- Participer aux revues de code et apporter son support au reste de l'équipe.

Vous êtes ?

Profil recherché pour ce poste :

- Vous avez au moins 4 ans d'expérience en data engineering, dont une première expérience significative de management.
- Vous maitrisez Python et SQL.
- Vous avez une première expérience dans le management d'équipe.
- Familier des problématiques d'infrastructure avec les plateformes telles que Docker et Kubernetes.
- Culture de la qualité de développement et des bonnes pratiques.

Les plus :

- Une première expérience avec AWS et CircleCI.
- Des connaissances autour de PostgreSQL, Kafka, Protobuf, Athena.