Data Engineer confirmé, orienté plateforme cloud Corail Analytics
Conseil en stratégie et outils data pour entreprises.
Permanent
Paris
A few days home
55K to 65K € a year
Skills we're looking for
Quality control
Teamwork
IT security
GitLab CI
Kubernetes
+12
You'll be part of
10 employees
IT / Digital
Big Data
Average age: 30
Founded in 2020
Corail Analytics est un cabinet de conseil spécialisé en data et IA qui accompagne les organisations dans la structuration et l’exploitation de leurs données, avec une expertise sur la couche sémantique et l’analytics engineering.
Nous intervenons aussi bien sur l’architecture et les plateformes data cloud, l’analytics engineering, la restitution via BI moderne, l’embedded analytics et l’IA appliquée à la donnée.
La mission de Corail Analytics est de poser les fondations nécessaires pour que la donnée serve efficacement la décision et que l’IA génère un impact métier mesurable.
L’entreprise accompagne principalement des décideurs data (Head of Data, Data Platform Architects), des équipes techniques (Data Engineers, Analytics Engineers) et des équipes métier (finance, opérations, marketing, produit) dans des secteurs variés, des scale-ups aux grandes entreprises, qui cherchent à structurer leur stack data moderne, fiabiliser leurs indicateurs et déployer du self-service ou de l’IA sur des bases solides.
You'll be working on
Vous concevez, déployez et fiabilisez les plateformes data de nos clients, de l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données. Vous travaillez en binôme avec notre architecte cloud et vous reprenez progressivement une partie de son périmètre : infrastructure as code, sécurité, orchestration et monitoring.
Auditer une stack existante et proposer une architecture cible, avec une trajectoire réaliste pour l'équipe du client.
Construire les pipelines d'ingestion (API, bases de production, outils SaaS) et les orchestrer.
Déployer l'infrastructure as code et automatiser les déploiements.
Mettre en place les contrôles de qualité, le monitoring et l'alerting pour garantir la fraîcheur des données.
Sécuriser les accès et les données sensibles.
Documenter et transmettre aux équipes du client pour qu'elles reprennent la plateforme.
Contribuer selon les besoins à la modélisation dbt et, à terme, à l'industrialisation de cas d'usage d'IA générative.
Télétravail flexible : au moins 1 jour par semaine au bureau.
Formation interne : sessions sur dbt, Omni, Looker et Kestra.
Certifications prises en charge : dont la certification Omni dans les 3 premiers mois.
Mutuelle : Alan, prise en charge à 100% par l'employeur.
Congés : 10 jours de RTT.
Prime de cooptation : 1 500 € pour toute recommandation qui aboutit à un recrutement.
Carte Swile 11€
Matériel : Macbook, écran.
Abonnement Gymlib avec abondement employeur
We're looking for
Indispensable :
4 à 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 2 ans sur un cloud en production (GCP et/ou AWS).
Infrastructure as code (Terraform ou équivalent) et CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI).
Un orchestrateur (Kestra, Airflow, Dagster) et un outil d'ingestion (Airbyte, dlt, connecteurs développés).
Un data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake ou Redshift), SQL avancé et Python.
Gestion des accès et des secrets, monitoring d'un pipeline en production.
Capacité à expliquer un choix technique à un DSI comme à un responsable métier.
Apprécié :
dbt et la modélisation de données.
Docker, Kubernetes, un second cloud.
Une expérience en ESN ou en agence, donc l'habitude de passer d'un client à l'autre.
Une première mise en production d'un cas d'usage IA (RAG, agent, pipeline LLM).
Des certifications cloud ou Terraform.
Ce qui fera la différence :
Vous cherchez à comprendre à quoi sert la donnée avant de construire le pipeline.
Vous avancez sans cahier des charges complet, et vous alertez tôt quand quelque chose bloque.
Vous aimez transmettre : former une équipe cliente fait partie du travail.
Vous avez envie de contribuer à la construction de l'agence
Benefits
How we hire
Etape 1 : Un échange de 45 minutes avec Florence, directrice du développement
Etape 2 : Un test technique d'1 heure avec deux consultants : des exercices Python en direct puis un échange sur des sujets d’architecture et choix techniques. Aucun test à faire chez vous.
Etape 3 : Un échange d'1 heure avec les cofondateurs.
Une réponse sous 48 heures après chaque étape
Key figures
In short
Founding year
2020
Employees
10
Average age
30
People breakdown
