En un coup d'œil
- Missions: Construire et faire évoluer des pipelines de données pour un impact social dans l'éducation.
- Entreprise: Edumapper, une startup innovante dédiée à l'orientation des étudiants.
- Avantages: CDI, salaire compétitif, télétravail flexible et environnement collaboratif.
- Autres infos: Ambiance dynamique avec des opportunités d'apprentissage et de croissance.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe passionnée et contribue à transformer l'éducation avec des données fiables.
- Qualifications: Compétences en Python, SQL et intérêt pour l'IA générative.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Mission : construire et faire évoluer les pipelines et les agents IA qui alimentent le catalogue de formations d’Edumapper, en garantissant la fiabilité de la donnée produite. Edumapper modélise l’offre d’études supérieures française et ses débouchés professionnels. Notre référentiel de formations est le cœur du produit : plus il est complet, structuré et à jour, mieux nous aidons les lycéens à faire les bons choix d’orientation.
Or cette information est aujourd’hui éclatée entre des milliers de sites d’établissements, dans autant de formats différents, et se renouvelle en permanence. C’est précisément l’objet de ce poste : la collecter, la structurer et la maintenir à jour.
En collaboration directe avec Romain Boyer, notre Head of Data, les co-fondateurs et le reste de l’équipe, tu prends la responsabilité de la chaîne de données, de la collecte jusqu’à la mise à disposition :
- Agents d’enrichissement du catalogue : Maintenir et faire évoluer notre workflow d’agents IA qui complète automatiquement la base de formations à partir de sources hétérogènes (sites d’établissements, Parcoursup, référentiels publics…) : élargir la couverture, absorber les évolutions des sources, améliorer la précision de l’extraction.
- Collecte et mise à disposition des données : Récupérer, traiter et exposer des données de natures très variées : ingestion, normalisation, modélisation et mise à disposition auprès des équipes produit, tech et science.
- Qualité du référentiel : Garantir la fiabilité de la base Edumapper : contrôles automatisés, déduplication et résolution d’entités, monitoring des pipelines. En lien étroit avec les équipes tech et science pour définir et diffuser les bonnes pratiques de modélisation.
- Analytics : Mettre en place les analytics d’Edumapper, principalement construits sur le comportement de nos utilisateurs : instrumentation, modélisation des événements, restitution pour piloter le produit et l’activité.
Notre stack : Python, SQL, Dagster, DuckDB et les briques d’IA générative (LLM, agents, RAG) qui vont avec. Tu portes tes sujets du prototype à la production, en revue avec Romain notre Head of Data, sur un périmètre directement visible dans le produit.
Edumapper est un environnement idéal pour les passionnés de traitement et de transformation de la donnée, rigoureux et autonomes, appréciant les petites équipes et désireux de participer à la conception d’un produit à fort impact social.
Nous recherchons un(e) data engineer en début de carrière, très à l’aise en Python, qui a envie de faire de l’ingénierie de la donnée pour de vrai : modéliser proprement, construire des pipelines robustes, et mettre en production. Nous n’attendons pas un profil senior, mais des bases techniques solides, de la rigueur, et l’envie de monter en compétences sur l’ensemble du métier (de l’IA générative à l’analytics, en passant par la modélisation et la qualité de la donnée).
Compétences techniques :
- Très bon niveau en Python : c’est le socle du poste.
- Bonnes bases en SQL et goût pour l’intégration de données hétérogènes dans des référentiels proprement modélisés.
- Expérience de construction de flux de traitement de données (ETL / ELT) ; la prise en main d’un orchestrateur (Dagster, Airflow, dbt…) est un vrai plus.
- Un fort intérêt pour les technologies d’IA générative (LLM, agents, RAG) et le web scraping, idéalement une première expérience sur ces sujets.
- Une sensibilité aux enjeux de qualité et de test de la donnée ; la connaissance de DuckDB ou d’outils d’analytics produit sera appréciée.
Parcours : Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieurs ou d'un Master en informatique, data science, mathématiques appliquées, statistique ou domaine connexe. 0 à 2 ans d’expérience, stages et alternances compris : un premier poste ou une alternance sur des sujets data est un excellent point de départ. Des projets personnels, académiques ou associatifs autour de la donnée, du scraping ou des LLM sont un excellent signal : n’hésite pas à nous les partager.
Compétences interpersonnelles :
- Rigueur et exigence sur la qualité de ce que tu produis.
- Curiosité et désir fort d’apprendre de nouveaux outils et technologies.
- Bonne communication, capacité à collaborer avec des interlocuteurs techniques et non techniques.
- Autonomie face à un sujet ouvert : savoir avancer, poser les bonnes questions, itérer.
- Un intérêt pour le monde de l’éducation et de l’orientation est un plus.
Infos pratiques :
- Contrat : CDI
- Localisation : Paris 8e
- Remote : 4 jours au bureau, 1 jour en télétravail optionnel.
- Démarrage : dès que possible
- Rémunération : 43 à 52k
Data engineer employeur : Edumapper
Edumapper est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif au cœur de Paris. Avec une culture axée sur l'innovation et le développement professionnel, les employés bénéficient d'opportunités de croissance continue tout en travaillant sur des projets significatifs dans le domaine de l'IA. De plus, la flexibilité du travail hybride permet un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée enrichissante et motivante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data engineer
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Edumapper
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Edumapper. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data engineer
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Edumapper, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Edumapper que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Edumapper. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Edumapper
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Edumapper et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
