L’équipe Data chez Goodvest est au cœur de notre stratégie de croissance. Elle s’articule autour de deux missions clés : la Data Analytics, pour piloter la performance, et la Data Product/Ops, pour garantir la fiabilité de nos flux de données critiques et l’optimisation de nos outils métiers internes.

Pour franchir un cap technique et répondre à nos ambitions de passage à l’échelle (scaling), nous recherchons notre futur(e) Data Engineer / DataOps confirmé(e) en CDI. Votre mission principale sera d’être le garant de la qualité, de la disponibilité et de la performance de nos données.

Vos missions :

• Infrastructure & Migration : Piloter la migration complète de notre Data Warehouse actuel (PostgreSQL) vers un système OLAP (ClickHouse, Redshift ou Snowflake) pour résoudre les lenteurs actuelles.

• Fiabilisation des Pipelines : Optimiser et stabiliser nos flux d’ingestion (Airbyte) et nos DAGs d’orchestration (Airflow) pour éliminer les tâches manuelles et les échecs récurrents.

• Modélisation & Data Quality : Adapter et structurer nos 180+ modèles DBT. Vous mettrez en place des tests de qualité de données et du monitoring (observabilité) pour garantir des données “Gold” fiables à 100%.

• Ops & Architecture : Séparer proprement la stack technique entre les besoins “Produit” et “Analytics”. Vous mettrez en place les meilleures pratiques de code review et de CI/CD.

• Maintien Opérationnel : Assurer la gestion des incidents de production en toute autonomie et mettre en place un système d’alerting performant.

Votre trajectoire :

• À 3 mois : Vous maîtrisez notre stack (Airflow, Airbyte, DBT, Postgres) et gérez les incidents de production sans aide.

• À 6 mois : La migration vers le nouveau système OLAP est terminée, et la stack est proprement segmentée entre Product et Analytics.

Notre stack Data :

• Ingestion : Airbyte, Airflow.

• Orchestration : Airflow.

• Stockage : PostgreSQL, AWS S3

• Transformation : DBT.

• BI : Metabase, PostHog.

• Environnement : AWS, Docker, GitLab CI/CD.

Avantages du poste :

• Un rôle stratégique avec une grande autonomie technique.

• 2 jours de télétravail par semaine à partir d’un mois d’ancienneté.

• Mutuelle, Tickets Restaurants et BSPCE.

• Macbook Pro (M1 / M2 / M3).

Expérience & compétences

Les indispensables :

• Expérience : Profil confirmé avec une expérience solide en Data Engineering (pipelines, DW, orchestration).

• Hard Skills :

  • Maîtrise avancée du SQL et de Python orienté data.

  • Expérience passée sur une technologie de Data Warehouse (Redshift, BigQuery, Clickhouse, Snowflake)

  • Expertise sur DBT (modélisation, macros Jinja, modèles incrémentaux).

  • Expérience sur un Cloud (AWS de préférence).

  • Maîtrise impérative de Git et des réflexes “Production-first”.

• Data Ops : Expérience en monitoring, observabilité et gestion d’incidents critiques.

Le “plus” qui fera la différence :

• Expérience passée dans la migration d’un Data Warehouse.

• Connaissance d’un outil de streaming (Kafka, SQS).

• Sensibilité aux enjeux de sécurité et RGPD.

Qualités personnelles

• Rigueur opérationnelle : Pour vous, la fiabilité passe avant la nouvelle fonctionnalité.

• Problem Solver : Vous savez diagnostiquer et résoudre des pannes complexes sous pression.

• Communication : Capacité à alerter clairement lors d’incidents et à vulgariser vos choix d’architecture auprès des équipes métiers.

• Autonomie : Capacité à prioriser vos sujets techniques en fonction des enjeux business.

• Réception des CV et première sélection.

• Call de qualification rapide (20-30min).

• Echange avec Thomas, notre Head of Data (45-60min).

• Mise en situation (2h)

• Entretien avec un fondateur (30min).

• Décision finale.