Data Engineer (H/F)

Au sein de l'équipe Data de Bee2Link, vous contribuez à la conception et à la fiabilité de notre Data Platform en développant les pipelines de données qui alimentent nos solutions. À ce titre, vos principales missions sont les suivantes :

Missions principales

Ingestion & Chargement des données- Concevoir et développer les pipelines d'ingestion depuis les sources métier (APIs, bases relationnelles, fichiers, événements)- Mettre en place et maintenir les flux ELT vers le Datalake AWS S3 (format Parquet, partitionnement, compression)- Fiabiliser les chargements incrémentaux et en batch : gestion des erreurs, alertes et rejeux

Transformation & Modélisation (ETL/ELT — dbt)- Développer les transformations SQL et Python avec dbt (Data Build Tool) comme couche de transformation principale- Concevoir et maintenir les modèles dbt : staging, intermediate, marts — avec tests d'unicité, non-nullité et références- Construire les Datamarts métier : données véhicules, leads, contrats, activité APV, campagnes marketing

Datalake, Redshift & Qualité des données- Optimiser le Datalake AWS S3/Parquet : organisation des buckets, gestion des accès IAM, cycle de vie- Développer et optimiser les requêtes sur Amazon Redshift : tuning, distribution, tri, gestion des workloads- Contribuer à la construction du Data Catalog, à la gouvernance des données (RGPD) et à la documentation technique

Formation & Expérience- Bac+3 à Bac+5 en Informatique, Génie logiciel, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent- Minimum 2 à 4 ans d'expérience sur un poste Data Engineer ou équivalent

Compétences Techniques- Expérience avec dbt (Data Build Tool) : modèles, tests, documentation, seeds, macros- Maîtrise de Python appliqué à la data : pandas, polars ou PySpark pour les transformations- Bonne maîtrise de SQL avancé (requêtes complexes, optimisation, CTEs, fenêtres)- Pratique de l'écosystème AWS Data : S3, Redshift, IAM, CloudWatch — connaissance du format Parquet

Compétences Comportementales- Rigueur et sens du détail : la qualité de la donnée est non-négociable- Autonomie et sens des responsabilités dans un environnement à fort enjeu (engagements clients)- Goût pour la collaboration et le travail en équipe transverse (Data, Produit, Métier)- Curiosité technique et capacité à monter en compétence rapidement sur de nouveaux outils