Data Engineer, Platform (F/M)

Contexte

La data est au coeur de la stratégie de Gens de Confiance. Elle permet de prendre des décisions au quotidien autour de notre produit afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de proposer de nouveaux services et produits liés à la confiance.

Notre plateforme de données se compose notamment d’un Data Warehouse et d’une pipeline d’ingestion d’événements. Son importance chez Gens de Confiance ne fait que se renforcer et de nouveaux sujets émergent autour des LLMs et des automatisations No-Code.

Nous recrutons un(e) nouveau(elle) Data Engineer afin de renforcer l’équipe Data et travailler sur le déploiement, l’amélioration et la maintenance de la plateforme data (tracking, pipeline d’ingestion, intégration avec des solutions telles qu’Amplitude, Metabase, Datdog, etc.).

Missions

Intégré à l’équipe Platforme, ton enjeu est de fournir un accès stable à la donnée chez GDC.

Pour ce faire tes principales missions sont de :

• Déployer et maintenir des pipelines capables de traiter un volume important de données de façon fiable tout en garantissant leur sécurité.

• Accompagner les équipes produit et tech dans la prise en main de cette plateforme, et renforcer l’ownership et l’adoption des outils.

• Permettre aux équipes produit de mettre en place, évaluer et maintenir des solutions d’IA.

• Intégrer ou développer des outils d’accès et de visualisation de la donnée (Amplitude, Metabase, etc.).

• Etre force de proposition et mettre en place des améliorations dans le processus de développement (CI, tests, monitoring, déploiement, etc.).

• Rassembler et prioriser les besoins data des équipes Marketing, Produit, Product Ops et du Comité de pilotage.

• Mesurer et améliorer les métriques non fonctionnelles du pipeline de données (disponibilité, taux d’erreur, latence, …).

• Prendre en compte le contexte réglementaire quant à la récolte et à l’accès aux données (RGPD).

La stack technique

• Environnement : AWS (Redshift, Lambda, S3, Kinesis, EventBridge, etc.)

• Data stack : Airflow, dbt

• Langages : Python, SQL, Go

• Analytics : Metabase, Amplitude

• DevOps & Infra: GitHub (CI/CD), Terraform

• IA : Outils d’assistance au code par IA (Codex, Claude, etc.)