Senior Data Engineer (H/F)

🚀 Ce que tu viens faire chez nous

En mission, tu interviens sur des plateformes data à fort enjeu technique et business :

• architectures data distribuées à grande échelle

• pipelines de traitement massifs (batch & streaming)

• plateformes analytiques critiques pour la décision métier

• modernisation d’écosystèmes data legacy vers des environnements cloud

Tu ne viens pas “juste faire des pipelines”.

Tu viens :

• concevoir des architectures data robustes, scalables et résilientes

• arbitrer des choix structurants (modélisation, orchestration, stockage, performance)

• faire le lien entre enjeux métier et architecture technique

• traiter les vrais sujets de volumétrie, latence et fiabilité

• structurer les bonnes pratiques data engineering chez nos clients

Stack typique :

• Langages : Python, Scala

• Traitement distribué : Apache Spark

• Cloud & infra : AWS (services managés, environnements production-ready), Docker

• CI/CD : Jenkins ou équivalent

• Bonnes pratiques : Data-centric design, optimisation de performance

🧠 Notre modèle (et ce qui nous rend différents)

1️⃣ Management par des développeurs

Ton manager est un ingénieur senior.

Les discussions sur ton évolution sont techniques.

On parle d’architecture, d’impact, de décisions complexes — pas d’indicateurs RH abstraits.

2️⃣ Redistribution claire de la valeur

On ne fonctionne pas à l’ancienneté. On fonctionne par grades d’impact :

Bronze → Silver → Gold → Diamond

Chaque grade correspond à :

• un niveau d’autonomie technique

• une capacité à structurer l’ingénierie

• un impact dans la communauté

À partir du grade Silver :

→ une part de la marge générée par ta mission t’est redistribuée.

La part augmente avec le grade.

Le modèle est expliqué en détail en entretien. Pas de flou.

3️⃣ Temps dédié structuré

Selon ton grade, des jours sont prévus pour :

• contribuer à un cercle d’expertise (IA, performance, finance, archi…)

• produire du contenu technique

• encadrer

• travailler sur des projets internes (R&D, outils, produits)

Ce temps est intégré au modèle. Ce n’est pas du bénévolat.

4️⃣ L’implication est mesurée et reconnue

Mentoring, recrutement, animation technique, production interne :

un système de points convertibles en euros valorise l’engagement transverse.

Ce qui est attendu est clair. Ce qui est valorisé est concret.