Chez Chance, notre équipe d’ingénierie est au cœur de notre mission sociale consistant à créer un système qui permet à chacun de trouver l’Amour Pro, c’est-à-dire aligné avec sa personnalité et qui a du sens.

Notre département est chargé de la conception, du développement et de la maintenance de la plateforme Chance. Nous sommes une équipe passionnée qui travaille en étroite collaboration avec nos collègues du produit et du business pour comprendre les défis rencontrés par nos utilisateurs ainsi que les opportunités émergentes. Nous adoptons des méthodologies agiles pour nous assurer que nous restons flexibles et réactifs aux besoins de nos utilisateurs et du marché.

Avec la croissance de nos applications et de notre volume de données, il devient essentiel de renforcer la stack data tout en garantissant des pratiques de sécurité et d’automatisation robustes. Nous recherchons donc un·e Data Engineer pour garantir la fiabilité et la scalabilité de notre stack Data.

En tant que Data Engineer chez Chance, tu es le·la garant·e de la fondation technique de notre écosystème de données. Ton rôle s’inscrit dans une nouvelle organisation matricielle où tu agis comme le pilier central “Technique & Transversalité”. Tu ne travailles pas sur les problématiques métiers verticales (Sales, Growth, Ops) en direct, mais tu conçois et maintiens la plateforme qui leur permet d’exécuter leurs missions avec fiabilité et autonomie.

Missions

Au sein de Chance :

• Tu diriges la migration complète du Data Warehouse de PostgreSQL vers ClickHouse pour garantir la performance et la scalabilité de nos analyses.

• Tu pilotes la transition technique de Segment vers RudderStack et assures le déploiement de Posthog pour le tracking produit.

• Tu conçois et améliores les pipelines CI/CD dédiés à DBT afin d’industrialiser les tests et de sécuriser les mises en production.

• Tu assumes la responsabilité de l’ensemble de la stack data (ingestion, stockage, transformation et distribution) et veilles à son maintien en condition opérationnelle.

• Tu déploies une stratégie de monitoring et d’alerting robuste sur tous les flux pour garantir une fiabilité maximale de la donnée.

• Tu définis les standards techniques, les nomenclatures et les bonnes pratiques de modélisation que tu diffuses auprès des autres équipes.

• Tu accompagnes la montée en compétences des profils Business Ops, Sales Ops et Growth Engineers pour les rendre autonomes sur la stack data.

• Tu programmes en pair avec les profils Business Ops, Sales Ops et Growth Engineers sur des problématiques métiers.

• Tu assures la cohérence technique des automatisations réalisées sur n8n et l’orchestration globale via Prefect.

Tu agis comme référent technique pour arbitrer les nouveaux choix d’outils et prévenir la dette technique de la plateforme.

Tu seras le·la candidat·e idéal·e si :

• Tu justifies d’une expérience solide en Data Engineering avec une maîtrise avancée de DBT, des pipelines de données (Airbyte) et des outils d’orchestration (Prefect).

• Tu possèdes une expertise confirmée en SQL et une très bonne connaissance des bases de données orientées colonnes (idéalement ClickHouse).

• Tu appliques les principes du Software Engineering à la donnée : versioning Git, tests automatisés et documentation rigoureuse.

• Tu es doté·e d’un excellent sens de la pédagogie et tu apprécies transmettre ton savoir à des profils moins techniques.

• Tu es capable de prioriser des chantiers d’infrastructure complexes tout en restant aligné sur les besoins business d’une scale-up.

Tu seras épanoui·e chez Chance si:

• Tu es un·e excellent·e collaborateur·rice, capable de travailler efficacement avec les équipes data, DevOps et développement produit pour atteindre les objectifs communs.

• Tu es orienté·e vers la résolution de problèmes et tu cherches toujours à améliorer la qualité, la fiabilité et les performances des systèmes que tu gères.

• Tu apprécies un environnement de travail dynamique et collaboratif, où l’innovation et l’amélioration continue sont encouragées.

• Tu as un bon esprit d’analyse et tu sais prioriser les tâches pour maximiser l’impact de ton travail.

Tu sais communiquer efficacement avec des équipes techniques et non techniques, et tu es capable d’expliquer clairement des concepts complexes.

1. Appel téléphonique avec Louise, RH

2. Entretien manageur avec Guillaume, VP of Engineering

3. Entretien technique avec Pablo (Data Ops) et Amélie (Data Manager)

4. Entretien final avec Laurène, notre directrice générale.