Data Engineer Confirmé(e)
Lille
SFEIR
Bienvenue sur sfeir.com ! SFEIR vous accompagne dans votre transformation numĂ©rique. DĂ©couvrez nos valeurs, nos offres et nos actualitĂ©s !SFEIR, câest avant tout une communautĂ© de 900 techs, en France, en Belgique et au Luxembourg, unis par la passion, dont 100 Ă Lille.
Nous aidons nos clients Ă :- Donner de la valeur Ă leurs donnĂ©es, innover avec lâIA ;- Ătre compatible avec le futur en dĂ©veloppant leurs architectures SI, Cloud et Data ;- CrĂ©er de la valeur grĂące aux API & microservices ;- DĂ©velopper des applications web et mobiles pour amĂ©liorer leur expĂ©rience client et se connecter partout.
Et Lille dans tout ça ?
SFEIR Lille c'est :- Une agence créée en 2014 par Nicolas Leroy ;- Cent consultant(e)s qui se connaissent toutes et tous ;- Des managers techniques qui comprennent ton mĂ©tier ;- Une dizaine de clients actifs en local et une centaine au niveau du groupe ;- Des Ă©vĂ©nements en interne et organisĂ©s chaque mois (afterworks, Meetup, formations) ;- Une communautĂ© active : une cinquantaine de confĂ©rences externes donnĂ©es en 2022 (Devfest, Devoxx, MeetupâŠ) ;- Des locaux dans le centre de Lille, Ă 5 minutes des gares !.
đȘ Ce qui fait notre force ?
1. Notre culture est Digital Native.
LâagilitĂ© est au cĆur de notre fonctionnement.
On sâest inspirĂ© des pratiques des entreprises Digital Natives pour construire notre succĂšs : agilitĂ©, rapiditĂ© dans les prises de dĂ©cision, organisation dĂ©centralisĂ©e, promotion et utilisation de lâOpen Source, etc.
2. Notre stratégie est co-construite par les Techs pour les Techs.
La direction générale et la direction de chaque entité sont co-leadées par un directeur Engineering et un directeur Business.
Individuellement, chaque sfeirian reporte Ă un(e) Engineering Manager, lui(elle)-mĂȘme consultant(e) et a du temps dĂ©diĂ© pour manager. Il(Elle) travaille Ă©troitement avec le Business pour proposer les missions les plus adaptĂ©es Ă chacun(e).
3. Notre communauté est apprenante et dans le partage.
Nous sommes partenaires officiels des trois principaux Cloud Provider (Google Cloud, AWS et Azure), de solutions de gestion de donnĂ©es (Databricks, dbt ou Snowflake) mais aussi de solutions infra (Linux Foundation, âŠ).
Nous avons nos propres dispositifs de formation (SFEIR Institute, SFEIR School, âŠ). Ăa nous permet de former officiellement nos clients, et tout au long de lâannĂ©e, les sfeirians.
Nous sommes prĂ©sents Ă de nombreux Ă©vĂšnements Techs tant au niveau national que rĂ©gional : tu as sĂ»rement croisĂ© des sfeirians si tu vas aux Meetup, aux DevFest,âŠ
đ©âđ» đšâđ» Qui sont les sfeirians ?
100% des consultant(e)s sont des techs passionné(e)s par leur métier.
Ce qui nous rassemble aussi, câest notre envie de contribuer Ă la communautĂ© et Ă lâentreprise.
On a une hiĂ©rarchie plate : on croit que lâentreprise est plus performante quand elle favorise lâautonomie et lâintelligence collective.
Tu tâattendais Ă ce quâon te parle dâĂ©tudes, de diplĂŽmes ou dâexpĂ©rience, dans cette section ?
Chez SFEIR, on nâa quâun seul critĂšre : câest ton niveau technique et ta culture tech. On en reparle un peu plus bas !
Ce que tu feras, en tant que Data Engineer confirmé(e) chez SFEIR ?
Dans un contexte retail, Thomas accompagne les Ă©quipes data dans la construction dâapplications de pilotage dâactivitĂ©, de performance commerciale et dâaide Ă la dĂ©cision. UtilisĂ©s par les magasins ou les Ă©quipes marketplace, ces outils ont un vĂ©ritable impact sur la performance des domaines. Dans cette mission, Thomas apporte son expertise sur les technologies suivantes : Google Cloud (BigQuery, Firestore, Cloud Run), Looker Studio, Terraform, Github Actions.
Jonathan accompagne un grand compte dans la migration dâun stack data Hadoop vers Google Cloud. Lâapproche Lift and Shift permet de migrer lâensemble des traitements Spark vers Dataproc. Les technologies suivantes sont au cĆur de sa mission : Google Cloud (Dataproc, BigQuery, Cloud Storage), Apache Spark, Python, SQL.
La mission de Florian est orientée domaine supply. Le projet a pour but l'optimisation du contrÎle de marchandise lors de la livraison fournisseur. La solution mise en place est un algorithme de Machine Learning qui prend la décision de contrÎle, en temps réel à partir du contenu de la commande. Il travaille avec les technologies suivantes : Google Cloud (Composer/Airflow, Dataflow/Apache Beam, Firestore, BigQuery, Cloud Monitoring, Vertex AI), Docker, Kafka, GKE, Datadog, FastApi, Github Actions.
đ Comment on va tâaider Ă progresser :
- Des points mensuels avec ton(a) manager, qui est un(e) tech comme toi ;- Des formations et des certifications selon tes besoins ;- LâopportunitĂ© de travailler au plus prĂšs de lâIA avec entre autres lâutilisation de RAISE, notre propre plateforme dâIA gĂ©nĂ©rative ;- La possibilitĂ© de choisir ta mission et dâen changer lorsque tu en auras fait le tour ;- ⊠Bref, on sera lĂ pour tâaccompagner dans toutes les situations.
đ Et si tu souhaites Ă©voluer ?
Nous proposons des possibilités d'évolution verticales et horizontales. Nous pourrons t'accompagner pour te certifier ou évaluer sur une autre spécialité, ou encore devenir Data Architect.
Tu auras Ă©galement la possibilitĂ© de prendre des rĂŽles en interne si tu le souhaites :- Ăvaluateur(trice) dans le processus de recrutement ;- Formateur(trice) SFEIR School ou SFEIR Institute ;- Speaker(euse) lors de confĂ©rences, Meetup, talks internes, auprĂšs des Ă©coles ;- Engineering Manager si tu veux manager une Ă©quipe tout en restant dans la technique ;- Staff Engineer si tu veux devenir contributeur(trice) individuel(lle), en apportant ton expertise Ă tous les mĂ©tiers de SFEIR et Ă nos clients.
Et si tu as d'autres envies, on en discute, chacun(e) est différent(e) et on fait au cas par cas.
đ° Combien tu vas gagner chez SFEIR ?
A lâissue des PlayOffs, nos tests techniques, on sera en mesure de dĂ©terminer tes compĂ©tences, et surtout ton potentiel afin de te proposer une rĂ©munĂ©ration adaptĂ©e.
Pour te donner une idée, la rémunération moyenne au sein de SFEIR Lille pour un(e) Data Engineer confirmé(e) avec ton expérience démarre à 44 000⏠brut par an.
Ton salaire sera ensuite revalorisé chaque année.
Tes compétences, rien que tes compétences !
đ» PrĂ©sentiel ou tĂ©lĂ©-travail ?
Les deux, capitaine !
La plupart de nos clients sont en mode hybride. Le classique, câest 3 jours / 2 jours.
đ La suite des Ă©vĂ©nements :1. Si tu rĂ©ponds Ă cette annonce, un mail arrivera chez Agathe RITOUET, Lisa TOTI, GaĂ«lle SPREUX et Khadija YANOURI, les recruteuses de lâagence de Lille ;2. Lâune de nous te recontactera sous 2 jours pour un Ă©change tĂ©lĂ©phonique dâune quinzaine de minutes ;3. Parce que chacun(e) est unique, un entretien RH te sera proposĂ© pour comprendre ton parcours et tes envies ;4. Si tout est ok, on te proposera de passer les PlayOffs. Ce sont nos tests de sĂ©lection. Tu vas Ă©changer et faire du pair programming avec 3 sfeirians en :- Algorithmique- Langage Python ou SQL- Connaissances des outils, et architectures Data.
Les Ă©valuateurs(trices) pourront aussi te donner un aperçu de la culture dâentreprise et de la vie chez nous !
Tu pourras aussi discuter avec lâĂ©quipe commerciale qui te prĂ©sentera nos clients et projets.
On revient vers toi au max 2 jours aprĂšs les PlayOffs pour te dĂ©briefer, et :- soit, on te dit sur quels aspects tu peux encore progresser et on te donne des billes pour que tu puisses grandir (et pourquoi pas revenir vers nous plus tard);- soit, Nicolas Leroy te reçoit afin de faire ta connaissance, partager sa vision de SFEIR et te faire une proposition dâembauche.
Si tu as encore des questions, contacte-nous sur LinkedIn !
Chez Sfeir, la confiance, la bonne humeur et l'inclusion font partie de notre ADN.
#LâinclusionEstUneForce: Notre process de recrutement inclusif assure une Ă©galitĂ© de traitement et de chance aux candidats de tous horizons.
Sinon, clique sur Postuler âïžSFEIR collecte vos donnĂ©es Ă caractĂšre personnel afin de traiter votre candidature. Pour en savoir plus sur la gestion de vos donnĂ©es personnelles et pour exercer vos droits, nous vous invitons Ă consulter notre Politique de confidentialitĂ©.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: Airflow APIs Architecture AWS Azure BigQuery Databricks Dataflow Dataproc dbt Docker Engineering FastAPI GCP GitHub Google Cloud Hadoop Kafka Linux Looker Machine Learning Microservices Open Source Python Snowflake Spark SQL Terraform Vertex AI
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