Au sein du pôle Tech & IT, le poste sera constitué des travaux suivants :

1. Intégration de nouvelles données

• Analyser les nouvelles sources de données (format, volumétrie, fréquence, qualité, contraintes techniques).

• Concevoir et développer des pipelines ETL robustes et automatisés.

• Implémenter des parsers / connecteurs spécifiques à chaque source dans le cadre du futur ETL unifié.

• Documenter les flux de données, les transformations, les mappings et les dépendances.

2. Monitoring & fiabilisation des flux

• Mettre en place et maintenir des mécanismes de supervision (logs, alertes, dashboards de suivi des jobs).

• Assurer la détection et le traitement des anomalies (données manquantes, incohérences, erreurs d’exécution).

• Proposer et mettre en œuvre des règles de qualité de données (contrôles, validations, rejets, rapports d’erreurs).

• Contribuer à l’amélioration continue de la résilience des pipelines (reprise sur erreur, gestion des échecs, reruns).

3. Optimisation des performances

• Analyser les performances des jobs ETL existants (temps d’exécution, consommation de ressources, coûts).

• Identifier les goulets d’étranglement (requêtes lourdes, traitements redondants, I/O, etc.).

• Optimiser les transformations, les requêtes et l’architecture des flux pour réduire les temps de traitement et les coûts.

• Proposer des améliorations techniques (parallélisation, incrémental, optimisation SQL, cache, etc.).

4. Harmonisation & industrialisation de l’ETL

• Concevoir une architecture modulaire : un cœur applicatif unique + des modules / librairies / parsers par source.

• Définir et appliquer des standards de développement (structure de projet, conventions de nommage, gestion des erreurs, logs, tests).

• Factoriser le code existant pour mutualiser les composants réutilisables (connecteurs, fonctions de nettoyage, transformations génériques).

• Contribuer à la mise en place de CI/CD pour les pipelines ETL (tests automatisés, déploiements, versioning des schémas).

Nous recherchons un(e) candidat(e) :

• Curieux, autonome, force de proposition et à l’aise avec l’environnement “start up”

• Maîtrisant les langages de programmation de type Python, les librairies d’analyse de données associées et les modalités de gestion des données (SQL et non SQL)

• A l’aise avec les technologies cloud (Azure)

• Maîtrisant a minima le français et de l’anglais (tout autre langue serait un plus)

• Sens de la qualité, de la robustesse et de la maintenabilité du code.

• Capacité à travailler en proximité avec les équipes produit et data.

• Pratique des méthodes Agiles serait un plus.

• Études : De profil ingénieur ou équivalent.

• Stack technique: Python, PostgreSQL, Azure, Windows, Linux, Docker

1. Entretien RH  

2. Entretien en Visio avec l’équipe technique 

3. Test technique 

4. Entretien final en présentiel