🚀 Data Engineer | Python - Azure | IA & Machine Learning | Paris ou Remote Partiel

La société

Créée il y a plus de 2 ans, cette startup est la première base de connaissance intelligente dédiée aux services clients. Leur mission ? En finir avec la frustration lorsque l'on contact un HelpDesk.

Pour cela, elle propose aux entreprises la possibilité de délivrer une expérience client d'exception : rapide et de qualité. Grâce à leur moteur de recherche intelligent, cette entreprise est capable de centraliser toute la connaissance interne de l'entreprise (procédures, produits, modes opératoires, etc.) et la diffuse intelligemment dans les outils de production des conseillers de service client.

Résultat :

• Plus besoin de chercher l'information
• Des réponses instantanées et de meilleures qualités
• Une autonomie totale des collaborateurs

Après une croissance fulgurante, elle a su séduire à la fois de nombreuses scale up (Luko, OpenClassrooms, Japhy...) et grands groupes (BNP Paribas, La Poste, Fnac Darty...).

Après le recrutement de leur Lead Data et suite à l'annonce de leur levée de 2,5M€ pour tripler la taille de ses équipes, le but est maintenant de s'imposer très vite comme la base de connaissance de référence en France et en Europe. Pour ce faire, nous recherchons un Data Engineer.

Le poste

En travaillant main dans la main avec le Lead Data, ta mission sera de développer et de maintenir des flux de données complexes et robustes. La donnée étant au cœur de l'entreprise, dans le produit comme dans la stratégie, tu seras amené à travailler avec un panel d’interlocuteurs très variés :

• Data Scientists sur des sujets comme le monitoring des modèles de production et l’enrichissement des données d’entrainement.
• Product Team sur des sujets de performance et d’acheminement de données au service de fonctionnalités produit telles que le dashboard d’analytics à destination de nos clients.
• Customer Success / Strategy sur des sujets de pilotage comme le suivi de l’utilisation de notre plateforme ou la mise en place de KPIs de performance.

Tu travailleras sur les problématiques suivantes :

• Tu seras responsable de notre architecture de données et de son outillage, mais aussi de la mise en place de pipelines de données complexes et robustes.
• Tu seras amené à mettre en place des outils de monitoring et d’alerting pour suivre de près nos nombreuses pipelines de données.
• Tu seras garant de la qualité de nos données en assurant l’application des guidelines de code et des tests automatisés pour chacune de nos pipelines.
• Tu seras amené à mettre en place des outils de reporting / insights à destination d’interlocuteurs variés (Data Science, Product, Customer Success, Clients, etc.).
• Tu créeras et développeras des pipelines de données avec des outils de scheduling et d’orchestration.

La stack sur laquelle vous travaillerez :

• Langage : Python, Javascript
• Framework data : PyTorch, Transformers (Hugging Face), FastAPI
• Database : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch, Redis
• Infrastructure : Azure, Docker, Kubernetes, Spark, RabbitMQ, Serverless, Terraform
• Environnement / Test : PyTest, Gitlab (git + ci/cd)
• BI : Metabase, Superset

Votre profil

• Entre 1 et 3 ans d'expérience en CDI
• Tu as une expérience significative sur des problématiques de Data engineering
• Tu es quelqu'un de pragmatique
• Un très bon niveau en Python et une très bonne rigueur dans le code
• Bonne pratique de dev : clean code, TDD, BDD
• Une bonne culture Ops
• Une logique cloud (AWS, GCP ou Azure)

Le salaire & avantages

• 50-70 K€ selon expérience
• RTT
• Carte Swile & Mutuelle
• 2/3 jours de télétravail par semaine

Et plus encore…

Ce qu’on préfère

• Être impliqué à fond dans une aventure avec de nombreux challenges techniques
• Belles opportunités d'évolutions sur des postes d'Architecte, de Lead ou de ML Ops
• Beaucoup de workshops en interne et catalogue de formations à votre guise
• Une opportunité de travailler sur un produit unique qui a déjà séduit de très beaux clients (BNP Paribas, Fnac Darty, Luko, OpenClassrooms)
• La possibilité de travailler sur une stack très moderne, des problématiques complexes aussi bien en traitement de données qu'en DevOps
• Un plan de BSPCE (actions de l'entreprise) très intéressant et motivant !
• Une culture d'entreprise fondée sur l'apprentissage, l'autonomie, la bienveillance et l'exigence
• Le fait de travailler au quotidien avec des fondateurs passionnés par leur domaine d'expertise