En un coup d'œil
- Missions: Construire et maintenir des systèmes de données pour transformer des données brutes en informations exploitables.
- Entreprise: Leader mondial en intelligence des données, travaillant avec des marques de luxe prestigieuses.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Possibilités de croissance de carrière dans un environnement international.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez l'industrie de la mode avec des solutions AI.
- Qualifications: Expérience en ingénierie des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous sommes un fournisseur mondial de données d'intelligence, offrant une suite de plateformes SaaS alimentées par l'IA à plus de 80 maisons de luxe, de mode et de beauté prestigieuses (y compris LVMH, Kering, Richemont et L'Oréal). Nous habilitons les décideurs de l'industrie avec des analyses basées sur des données inégalées pour optimiser leurs stratégies de marketing, de tarification, de vente au détail et d'investissement.
En novembre 2024, Heuritech a officiellement rejoint notre famille, marquant une étape majeure dans notre ambition de fournir l'offre d'IA la plus complète sur le marché. En tant que membre de notre équipe d'ingénierie, vous travaillerez directement sur notre produit Heuritech, une solution innovante qui innove l'IA pour la mode et les vêtements de sport en quantifiant et prédisant ce que les gens portent dans le monde entier.
Pour fournir ces informations, notre technologie repose sur le crawl continu et l'analyse de plus de 3 millions d'images de médias sociaux par jour. En détectant plus de 2000 attributs de mode, nous fournissons aux marques comme Prada, New Balance et Decathlon des données de marché impartiales pour gérer leurs collections en toute confiance. Alimenter ce niveau d'intelligence nécessite une infrastructure robuste et évolutive.
Notre pipeline de données complet commence par le crawl et l'ingestion de volumes massifs de données provenant des médias 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 crawl 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.
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 l'ensemble de 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 crawl 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 des améliorations selon vos besoins.
Ce que nous recherchons :
- Plusieurs années d'expérience en ingénierie des données ou en ingénierie logicielle avec un fort accent sur les données (idéalement 3-5+ ans).
- Connaissance approfondie de Python, des outils d'environnement et de dépendances tels que uv.
- Solides compétences en SQL, connaissance de la modélisation des données et expérience avec dbt ou des frameworks de transformation similaires.
- Expérience pratique avec l'orchestration de flux de travail (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 crawl / 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/de 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 initiatives et travaillez de manière autonome, lorsque vous recevez un projet, vous savez comment engager les parties prenantes, recueillir les exigences nécessaires et le mener de bout en bout, de la définition initiale à la mise en œuvre et à la communication des résultats.
- Étant donné que nous sommes une entreprise internationale, vous êtes à l'aise pour communiquer en anglais, à l'écrit comme à l'oral.
Première rencontre pour faire connaissance et discuter du poste ouvert.
Test technique.
Réunion avec l'équipe d'ingénierie des données pour débriefer le test technique et rencontrer vos futurs collègues.
Réunion avec le CTO.
Data Engineer Luxurynsight in Paris employeur : Luxurynsight
Luxurynsight est un employeur de choix, offrant à ses employés un environnement dynamique et innovant au cœur de l'industrie du luxe. Avec des opportunités de croissance professionnelle, une culture de travail collaborative et des projets passionnants utilisant des technologies de pointe, vous aurez la chance de contribuer à des solutions qui transforment le secteur de la mode et de la beauté. De plus, notre emplacement stratégique favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, tout en étant entouré d'une communauté créative et inspirante.
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
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Luxurynsight. 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, 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 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. 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
✨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 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
