En un coup d'œil
- Missions: Dirigez une équipe de Data Engineers et améliorez notre infrastructure de données.
- Entreprise: Vestiaire Collective, une entreprise innovante dans l'industrie de la mode.
- Avantages: Salaire compétitif, jours de télétravail, budget de formation et avantages variés.
- Autres infos: Environnement international avec des opportunités de croissance rapide.
- Pourquoi ce job: Impactez l'industrie de la mode tout en développant vos compétences en data engineering.
- Qualifications: Expérience en Python, SQL et gestion d'équipe requise.
Le salaire estimé est compris entre 75600 - 92400 € par an.
Vous rejoindrez l'équipe Data Platform chez Vestiaire Collective en tant que Manager d'Ingénierie, dirigeant une équipe de 2 à 3 Ingénieurs Data Seniors. Nous sommes une équipe collaborative responsable de l'ingestion, de la transformation et de l'infrastructure ML qui alimente l'ensemble de l'organisation.
Ce que vous ferez :
- Diriger et développer l'équipe : Gérer et soutenir une équipe de 2 à 3 Ingénieurs Data Seniors, en fournissant des retours réguliers, du coaching et du développement de carrière. Favoriser un environnement d'équipe collaboratif, performant et responsable.
- Assurer la fiabilité et les fondations de la plateforme de données : Conduire la fiabilité, l'évolutivité et l'évolution de notre infrastructure de données (Spark, Kafka, couches de transformation). Définir et appliquer les meilleures pratiques en matière de qualité des données, d'observabilité et de surveillance.
- Améliorer l'efficacité de la plateforme : Diriger des initiatives pour améliorer les performances et optimiser les coûts. Posséder l'évolution des outils d'orchestration (Airflow) et garantir une expérience développeur fluide pour les consommateurs de données.
- Activer l'IA et l'innovation future : Définir et soutenir la stratégie d'infrastructure pour les cas d'utilisation IA et ML. Anticiper les besoins futurs et s'assurer que la plateforme est prête pour les produits et opérations pilotés par l'IA.
- Contribuer à la direction technique : Guider les décisions architecturales et assurer des solutions pragmatiques et maintenables.
Qui vous êtes :
- Vous avez une solide expérience en ingénierie des données et pouvez guider les décisions techniques.
- Vous vous concentrez sur l'impact, l'évolutivité et la maintenabilité plutôt que sur la complexité.
- Vous travaillez efficacement à travers les équipes et valorisez la propriété partagée.
Vos compétences :
- Ingénierie et données : Expérience solide avec Python et SQL, traitement de données distribué (Spark, Kafka).
- Plateforme et infrastructure : Expérience avec l'orchestration de flux de travail (Airflow), familiarité avec AWS, Docker, Kubernetes.
- Leadership : Expérience antérieure dans la gestion ou le mentorat d'ingénieurs.
- MLOps et IA : Expérience avec les pipelines ML et outils (MLflow, SageMaker).
Ce que nous offrons :
- Travail axé sur un but à grande échelle.
- Environnement international avec une équipe diversifiée de plus de 50 nationalités.
- Accélération de carrière dans une scale-up dynamique.
- Budget dédié à l'apprentissage et à la croissance.
- Modèle hybride de travail avec confiance et autonomie.
- Compensation et avantages compétitifs.
Vestiaire Collective est fier d'être un employeur offrant l'égalité des chances.
Data Engineering Manager - Paris employeur : Vestiaire Collective
Vestiaire Collective est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et inclusif au cœur de Paris. Avec une culture axée sur l'impact social et la durabilité, les employés bénéficient d'opportunités de croissance rapide dans une entreprise en pleine expansion, tout en collaborant avec une équipe internationale diversifiée. De plus, le modèle de travail hybride et les initiatives de responsabilité sociale renforcent l'engagement des employés envers des causes significatives, rendant chaque jour de travail à la fois gratifiant et inspirant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineering Manager - 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 Vestiaire Collective
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Vestiaire Collective. 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 Engineering Manager - Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Vestiaire Collective, 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 Vestiaire Collective 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 Vestiaire Collective. 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 Vestiaire Collective
✨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 Vestiaire Collective et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
