Data Engineer (F/H)

Description de l'entreprise

EPSA est un groupe international projeté dans 40 pays dans le monde, spécialiste de la performance financière, opérationnelle et environnementale des organisations.

Véritable tiers de confiance indépendant au service de la transformation durable des organisations et collectivités, EPSA Energy est l'entité du groupe dédiée à la performance énergétique des organisations.

Notre mission : réduire durablement les consommations, les coûts et l'empreinte carbone de nos clients grâce à un accompagnement sur mesure, des expertises techniques fortes et des prestations orientées résultats.

EPSA Energy intervient auprès de :

• des industriels ,
• du tertiaire (immobilier, commerces, santé, etc.).
• des collectivités et acteurs publics,

Description du poste

Votre défi

Au cœur de notre Data Platform, vous prendrez en main des pipelines de données fiables, performants et prêts à grandir.

Sur une stack moderne (Dagster, S3, AWS), vous construirez une architecture medallion (bronze / silver / gold) en production.

Votre rôle est central : garantir une donnée de qualité, socle de nos équipes métiers, de nos modèles ML et de nos APIs.

Vos responsabilités

Ingestion & stockage

• Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes avec Dagster (assets, sensors, partitions, lineage)
• Ingérer des sources hétérogènes : APIs REST, webhooks, fichiers, bases de données
• Implémenter l'architecture medallion S3 Bronze → Silver → Gold
• Administrer et optimiser les tables Postgre, MariaDB ... (schémas, index, TTL), et implémenter des stratégies de partitionnement adaptées aux volumes et aux patterns de requêtes

Qualité & observabilité

• Mettre en place des tests de qualité, des alertes de fraîcheur et des métadonnées de suivi (row count, anomalies)
• Superviser la santé des pipelines via Grafana (dashboards, alertes, SLOs)
• Documenter le dictionnaire de données et maintenir le lineage

Exposition & APIs

• Développer des APIs FastAPI pour exposer les données gold aux consommateurs internes
• Participer à la définition des contrats de données avec les équipes Product et métiers

Data product

• Concevoir des data products réutilisables (datasets versionnés, APIs documentées, semantic layer), en binôme avec les équipes Product & Analytics

Notre environnement technique

Orchestration : Dagster (assets, sensors, partitions, lineage)

Stockage & query : AWS S3 • Postrgres • ClickHouse • AWS Athena

Langage : Python • SQL • Pandas

Format données : Parquet • JSON • CSV

Exposition : FastAPI

Infrastructure : AWS (ECS, S3, Athena, SNS/SQS)

CI/CD & versioning : GitLab CI • Docker • Terraform

Monitoring : Grafana • Dagster UI

Qualifications

Indispensable

• 2 ans minimum d'expérience en data engineering avec Python, et solide connaissance de SQL

• Maîtrise de l'écriture de pipelines robustes (gestion d'erreurs, idempotence, retry)

• Expérience avec un orchestrateur de pipelines (Dagster, Prefect ou Airflow) et familiarité avec AWS / architectures lakehouse (S3, Parquet, Athena)

Apprécié

• Expérience spécifique avec Dagster et Postgres

• Connaissance de l'architecture medallion et des patterns de qualité de données

• Expérience avec FastAPI pour l'exposition de données

• Maîtrise de GitLab CI et pratique des pipelines CI/CD pour la data

Softskills

• Autonomie et sens des priorités dans un environnement proche des besoins métiers

• Goût pour la documentation et la transmission

• Mindset product : penser à l'utilisateur final de la donnée autant qu'au pipeline

• Communication claire avec des interlocuteurs non-techniques

Informations supplémentaires

Ce que nous offrons

• Une stack moderne toujours ouverte à de nouveaux outils
• Un vrai ownership, de la conception au monitoring
• Un environnement hybride et flexible
• Une équipe Data Platform soudée et bienveillante