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Publié aujourd'hui

Data Engineer - F/H/N

Entreprise
OVHCloudRecrute en direct
Localisation
Paris, Ile-de-France, France
Sur site
Type de contrat
CDI
Niveau

Salaire du marché

Médiane du marché
53k€
Estimation
48k€fourchette habituelle65k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 25 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 53k€ (48k€–65k€).

Salaire du marché pour Data Engineer à Paris : médiane 52 500 €/an, P25–P75 : 47 500–65 000 €/an, n = 25 offres. Salaire DevOps / Kubernetes à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Data Engineer - F/H/N

Au sein de votre équipe #OneTeam

  • Vous rejoindrez notre équipe de Data Engineering au sein de notre DSI qui a pour mission de fournir des données fiables et accessibles à l’ensemble des métiers.
  • Vous mettez à disposition la donnée pour les clients internes, notamment auprès des équipes finance sur le revenu, ainsi que pour les autres équipes : marketing, industrie, support, etc.
  • Au sein d’OVHcloud, nous adoptons une approche de développement augmentée par l’IA, où l’IA générative est intégrée aux pratiques quotidiennes : conception, développement, tests, revue de code et documentation.


Vos principales responsabilités
  • Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données fiables pour collecter, transformer et acheminer les données depuis différentes sources vers des systèmes d’analyse (data warehouse, data lake, etc.).
  • S’assurer que les données sont disponibles, propres, cohérentes et exploitables pour les équipes métiers, les data analysts ou les data scientists.
  • Mettre en place des processus automatisés (ETL/ELT), optimiser les performances des flux de données et veiller à leur robustesse (gestion des erreurs, monitoring, scalabilité).
  • Permettre aux métiers de l’entreprise de prendre les bonnes décisions de manière éclairée en fournissant des données fiables tout en assurant leur qualité, leur disponibilité, leur sécurité et leur adéquation avec les besoins.


Votre futur impact

Dans 6 mois
  • Vous aurez contribué à la conception, au développement et au test de plusieurs pipelines de données pour le système d’information.
  • Vous commencerez à maîtriser une partie significative de notre architecture de données, notamment avec Scala.
  • Vous aurez développé une bonne compréhension des besoins métiers (finance, marketing, support) et de l’impact de la donnée sur les utilisateurs internes.


Et dans 1 an
  • Vous commencerez à gagner en autonomie sur l’architecture de vos flux de données et serez capable de proposer des solutions techniques innovantes face à des besoins analytiques identifiés.
  • Vous aurez joué un rôle clé dans la mise à disposition de données fiables, ayant un impact direct sur la prise de décision stratégique de l’entreprise.


Compétences requises :
  • Vous maîtrisez le développement avec les langages Python et Scala.
  • Vous possédez une excellente maîtrise du langage SQL et de la base de données PostgreSQL.
  • Vous évoluez avec aisance dans un environnement Linux et vous savez manipuler des scripts Bash.
  • Vous êtes familier de l’écosystème Big Data et des outils d’orchestration, notamment HDFS et Apache Airflow.
  • Vous maîtrisez le prompt engineering et compréhension des principes des chaînes agentiques / des workflows autonomes (orchestration d’agents, gestion d’outils/fonctions, boucles de rétroaction).


C’est un +
  • Vous avez une expérience avec des frameworks d’agents IA (ex : Goose, LangChain, CrewAI) ou volonté démontrée de monter rapidement en compétence.
  • Vous possédez des connaissances ou une expérience avec S3, Docker et Kubernetes.


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Exigences du poste

Compétences requises

  • Linux Administration
  • Kubernetes
  • Bash
  • Scala
  • OVHcloud
  • Airflow
  • PostgreSQL
  • LangChain
  • Docker
  • SQL
  • Python

Un plus

  • Finance (domaine)
  • Artificial Intelligence
  • QA Testing
  • ETL
  • Flux
  • Monitoring / Observability
  • HDFS
  • Apache
  • Agentic AI / Agents IA
  • CrewAI
  • AWS S3
  • Big Data

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À propos de l'entreprise

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