42 révolutionne l’enseignement de l’informatique avec une approche pédagogique innovante basée sur l’apprentissage par les pairs. Présente dans 50+ campus internationaux, 42 forme plus de 20 000 étudiant·e·s aux défis technologiques de demain.

Contexte du poste

Suite au succès du programme 42 Next, notre Modern Data Stack (Dagster + dltHub + dbt + BigQuery + Superset) est désormais en production. Nous recherchons un·e Senior Data Engineer pour finaliser l’intégration des données Legacy/Next et industrialiser notre plateforme data avant fin 2025.

Équipe actuelle : 1 Data Engineer, 1 Data Scientist + 2 stagiaires (DE + Analytics Engineer) en cours de recrutement.

Missions principales

Architecture & Intégration données

• Unifier les schémas Legacy et 42 Next dans BigQuery, incluant gouvernance des noms et tests dbt

• Finaliser l’intégration de toutes les sources de données dans un projet BigQuery unifié

• Industrialiser les pipelines dltHub/Dagster pour les nouvelles sources applicatives

Exposition & Self-service

• Rationaliser les dashboards Superset suite à la migration depuis Looker Studio

• Maintenir et optimiser le RLS (Row Level Security) pour la ségrégation par campus (50+ sites)

• Évaluer et implémenter GenBI (GPT-to-Viz) pour la couche sémantique

Processus GDPR & Conformité

• Industrialiser les scripts de suppression déjà conçus avec notre DPO

• Automatiser les processus article 17 via Dagster assets-first

• Documenter les procédures d’extraction et de suppression de données

Leadership & Mentorat

• Accompagner l’équipe data : 1 Data Engineer senior, 1 Data Scientist, 2 stagiaires

• Définir les standards de code-review et bonnes pratiques dbt

• Continuer l’accompagnement des utilisateurs 42 Central et campus internationaux

Roadmap 2025-2026

• Préparer les futurs flux d’activation (reverse ETL ou APIs) selon les besoins métier

• Planifier la migration complète Legacy/Next pour 2026

• Anticiper les besoins d’ingestion supplémentaires et d’exposition avancée

Compétences techniques incontournables

• 5 à 6 ans minimum d’expérience en Data Engineering et/ou Analytics Engineering

• Maîtrise avancée de SQL (BigQuery) et Python

• Expérience démontrée sur Dagster (ou Airflow) et dbt en production

• Connaissance d’un cloud data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift)

• Exposition concrète aux problématiques GDPR (data deletion, auditabilité)

Leadership & Soft skills

• Approche produit et sens de la pédagogie pour vulgariser et embarquer

• Capacité à fédérer une communauté autour des standards data

• Appétence forte pour l’éducation, l’impact social et le multiculturel

• Autonomie et capacité à prendre des initiatives

Bonus appréciés

• Contributions open-source (Dagster, dbt, Superset…)

• Expérience Kubernetes et environnements GitOps

• Connaissance des enjeux d’activation data (reverse ETL, APIs)

• Screening (20-30 min) : Brice Luu (Lead Data actuel)

• Étude de cas (2h asynchrone) : Modélisation dbt + plan de purge GDPR

• Entretien technique (60 min) : Discussion architecture, revue de code

• Entretien CPO & culture fit : Direction + rencontre équipe élargie

• Entretien RH : échange sur sujet administratifs et culture fit