En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des outils et plateformes pour autonomiser les équipes d'ingénierie dans la gestion de leurs données.
- Entreprise: Swile, une entreprise innovante qui améliore la vie professionnelle quotidienne.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages sociaux, développement professionnel et opportunités de carrière.
- Autres infos: Nous valorisons la diversité, l'inclusion et l'engagement envers l'environnement.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez directement le travail de milliers d'utilisateurs.
- Qualifications: Expérience solide en ingénierie des données ou des plateformes, avec une culture d'ingénierie logicielle.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
At Swile, we believe that good products can help reduce friction in daily professional life and boost employee satisfaction.
Today, we provide innovative solutions in various areas such as Fintech, Travel, HR, and Employee Benefits to more than 5.5 million users in 85,000 companies in France and Brazil.
As a
Senior Data Platform Engineer , you will join the Data Platform team.
We are an enablement team: we build the tools, standards and foundations that let every engineering team at Swile own its data autonomously.
You will work at the crossroads of data, software engineering and infrastructure, in a senior team where everyone has a direct impact.
As a Senior Data Platform Engineer, your mission will be to
- Design and improve the tools and platforms that empower engineering teams to build and run their own data pipelines
- Ship AI tooling (Skills, MCP) as part of the platform, to help teams design, build and run their data products
- Contribute to our batch processing (Airflow, dbt) and event-driven architecture (Kafka)
- Define, document and promote standards and best practices
- Help teams adopt our tools and practices, and grow their skills
- Evangelize the platform vision and build relays across teams, in France and Brazil
It will be a perfect match if you
- Have solid experience in data engineering or platform engineering, with a good software engineering culture
- Have strong expertise in one area (data, infrastructure, software, EDA/streaming, developer tooling) and are curious to learn the others
- Have worked with some of these: Python, Ruby, Airflow, Kafka, Snowflake, dbt, Terraform
- Are autonomous, communicate clearly, and enjoy collaborating with and supporting other teams
- Are curious about new tools and practices, including AI (no expertise required)
- Speak good English (we work daily with our teams in Brazil)
- You are a future responsible swiler: you share our commitment to the environment, diversity, fairness and inclusion and are prepared to work every day to improve individual and collective performance.
- One thing worth to be mentioned
We welcome people from entrepreneurial backgrounds as well as from established organizations.
A platform, infrastructure or software background is just as relevant as a pure data engineering one.
At Swile, we believe that delivering impactful products requires engineers to understand the needs of users and clients as well as the code itself.
- Our tech stack
- Ruby/Rails, Typescript/Node. js
- Terraform/Terragrunt, Python, SQL, dbt
- AWS/Kubernetes, Postgre SQL, Kafka (MSK), Airflow (MWAA), Snowflake
What’s in it for you ?
- An opportunity to integrate a dynamic team of talented engineers.
- A broad role with direct impact on how many teams work at Swile.
- Competitive salary and benefits package.
- Professional development and career growth opportunities.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Platform Engineer in Paris employeur : Swile
Chez Swile, nous offrons un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la créativité sont au cœur de notre culture. En tant qu'employeur, nous valorisons le développement professionnel et les opportunités de croissance pour nos employés, tout en proposant un package salarial compétitif et des avantages attractifs. Rejoindre notre équipe en pleine expansion, c'est contribuer à des solutions qui améliorent la vie professionnelle de millions d'utilisateurs, tout en respectant nos engagements envers l'environnement et la diversité.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Platform Engineer 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 Swile
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Swile. 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 Senior Data Platform Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Swile, 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 Swile 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 Swile. 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 Swile
✨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 Swile et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
