En un coup d'œil
- Missions: Construire et maintenir des systèmes pour transformer des données brutes en données fiables.
- Entreprise: Heuritech, une entreprise innovante dans le domaine de la mode et des données.
- Avantages: Salaire compétitif, travail à distance, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec de réelles possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Prenez part à des projets passionnants et ayez un impact réel sur l'industrie de la mode.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering ou Software Engineering avec un fort accent sur les données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Notre pipeline de données complet commence par le crawling et l'ingestion de volumes massifs de données provenant des réseaux sociaux et d'événements physiques, qui sont ensuite analysés par nos modèles de vision par ordinateur. Ces prédictions sont mappées aux tendances de la mode et agrégées en séries temporelles qui alimentent les métriques et prévisions au cœur de notre produit.
L'équipe d'ingénierie des données possède l'ensemble de ce pipeline : du crawling et de l'ingestion, à la transformation et à l'orchestration, jusqu'à rendre des données fiables et bien structurées disponibles pour le reste de l'entreprise, la science des données, le produit, et au-delà. Nous sommes responsables de la santé, de l'évolutivité et de l'évolution de la pile de données sur laquelle tout le reste chez Heuritech est construit. Notre pile est construite autour de Snowflake, dbt, Airflow, Celery, K8s, AWS et Datadog.
En tant qu'ingénieur de données, votre mission sera de construire, maintenir et faire évoluer les systèmes qui transforment les données brutes collectées en données fiables et exploitables pour toute l'entreprise. Cela inclut :
- concevoir et maintenir des DAG Airflow et la logique d'orchestration
- construire et faire évoluer des modèles et transformations dbt dans notre entrepôt de données Snowflake
- améliorer la fiabilité, la surveillance et la qualité des données de nos pipelines
- travailler sur la pile de crawling qui alimente notre pipeline et son infrastructure
- contribuer à des outils internes qui rendent les données plus accessibles à travers les équipes
- explorer et prototyper de nouveaux outils ou architectures pour améliorer la façon dont nous orchestrons et traitons les données
Vous aurez une réelle responsabilité sur les projets auxquels vous êtes affecté, avec l'autonomie de façonner l'approche et de conduire les améliorations comme vous le jugez nécessaire.
Ce que nous recherchons :
- Vous avez plusieurs années d'expérience en ingénierie des données ou en ingénierie logicielle avec un fort accent sur les données (idéalement 3-5+ ans).
- Vous êtes à l'aise avec l'ensemble du cycle de vie d'un pipeline de données, de l'ingestion à l'orchestration en passant par la modélisation, et vous avez un bon instinct pour rendre les systèmes de données robustes, observables et faciles à maintenir.
- Vous avez travaillé avec de grands volumes de données et savez comment penser à l'évolutivité, tant du côté logiciel que de l'infrastructure.
- Vous êtes capable de passer du prototype à des solutions industrialisées de qualité production, et vous savez comment structurer, tester et documenter votre code afin que d'autres puissent s'appuyer dessus.
Compétences requises :
- Solide maîtrise de Python, des environnements et des outils de gestion des dépendances tels qu'uvSolid
- Compétences SQL solides, connaissance de la modélisation des données et expérience avec dbt ou des frameworks de transformation similaires
- Expérience pratique avec l'orchestration des workflows (Airflow ou équivalent)
- Expérience avec un entrepôt de données cloud moderne (Snowflake ou équivalent)
- Familiarité avec les pratiques CI/CD
- Connaissance du contrôle de version avec Git
- À l'aise dans des environnements Linux et/ou macOS, écriture et exécution de scripts bash
Compétences appréciées :
- Expérience avec Celery ou d'autres systèmes de files d'attente de tâches
- Expérience avec des pipelines de crawling / scraping
- Expérience avec Kubernetes et la conteneurisation (Docker)
- Expérience avec une plateforme cloud (AWS ou équivalent)
- Compréhension des méthodologies de gestion de projet agile
- Expérience avec des outils d'observabilité/surveillance tels que Datadog
- Familiarité avec OpenTelemetry ou équivalent pour l'observabilité (traces, métriques, etc.)
- À l'aise avec l'utilisation d'outils d'IA dans votre flux de travail (par exemple, Claude), y compris la construction de compétences personnalisées ou l'intégration de serveurs MCP
Compétences interpersonnelles :
- Vous prenez des responsabilités et travaillez de manière autonome, donné un projet, vous savez comment engager les parties prenantes, recueillir les exigences dont vous avez besoin et le mener de bout en bout, de la définition initiale à la mise en œuvre et à la communication des résultats.
- Nous attachons beaucoup de valeur à l'initiative, nous recherchons quelqu'un qui repère naturellement les problèmes et propose des solutions de manière autonome.
- Étant une entreprise internationale, vous êtes à l'aise pour communiquer en anglais, à l'écrit comme à l'oral.
Data Engineer Luxurynsight in Paris employeur : Luxurynsight group
Rejoindre notre entreprise en tant qu'analyste de marché et d'insights consommateurs pour le marché chinois, c'est intégrer une culture de travail dynamique et collaborative où l'innovation est au cœur de nos projets. Nous offrons des opportunités de développement professionnel dans un environnement stimulant, avec un accent particulier sur le secteur du luxe, tout en bénéficiant d'une exposition unique aux tendances mondiales et aux stratégies de marques prestigieuses. Situé dans un cadre propice à la créativité, notre bureau favorise l'échange d'idées et l'apprentissage continu, rendant chaque jour enrichissant et motivant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer Luxurynsight in Paris
✨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 Luxurynsight group
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Luxurynsight group. 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 Luxurynsight in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Luxurynsight group, 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 Luxurynsight group 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 Luxurynsight group. 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 Luxurynsight group
✨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 Luxurynsight group et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
