Cegid est un leader européen des solutions de gestion cloud pour les professionnels des métiers de la finance (trésorerie, fiscalité, ERP), des ressources humaines (paie, gestion des talents), de l’Expertise Comptable, du Retail et de l’entrepreneuriat. 

Dans un monde en constante évolution, nos 5 000 collaborateurs contribuent à ouvrir le champ des possibles en accompagnant nos 750 000 clients à réaliser leurs projets et leurs ambitions grâce à des solutions utiles et innovantes.   

"Ensemble, ouvrir les possibles" est le principe qui guide nos actions. Il reflète notre identité, notre approche et notre motivation pour servir nos clients. Grâce à cela, nous pouvons affirmer que nous travaillons chaque jour pour façonner votre avenir, le nôtre et celui de nos clients.   

Depuis des années, nous inventons des solutions qui révolutionnent la manière de travailler de nos clients, dans une perspective de performance durable.

Contexte du poste 

Dans une squad composée de 3 développeurs, un ingénieur qualité et un product owner. Nous recherchons un Data Engineer qui pourra intervenir sur un projet à fort enjeu business : il s'agit d'un nouveau produit Data/BI qui sera systématiquement intégré à l'ensemble des solutions de la business unit. 

A ce titre vos missions seront :

Encadrement Technique :

• Encadrer et mentorer 2 développeurs, promouvoir les bonnes pratiques de développement.
• Superviser l'architecture technique et s'assurer de la qualité du code produit. 

Développement :

• Conception et mise en place de pipelines pour l’ingestion, transformation et mise à dispositions de données exploitables pour les différents clients.
• Création de script d’automatisation des différents traitements.
• Maintien des différentes couches de transformation de la donnée.
• Industrialisation du code avec des pipelines CI/CD.
• Expérience avec les outils de gestion de versions Azure DevOps.

Coordination et Communication :

• Avec l’engineering manager, assurer le suivi des prestataires.
• Faciliter les échanges et la collaboration au sein de l'équipe en utilisant les outils et cérémonies Scrum (Daily Stand-ups, Sprint Planning, Review, Rétrospective).

Technologies :

• Databricks (mandatory) : Expertise sur la stack databricks, notamment une personne ayant eu des expériences des création de pipeline ETL en partant de zéro.
• Python/Pyspark : solide compréhension de la programmation et des concepts avancés de Pyhton.
• Azure/AWS: expertise sur ces technologies et les spécificités de Databricks lié à ces fournisseurs.

Mindset :

• Obsession de l'idempotence
• Forte culture du Software Craftmanship
• Sensibilité au FinOps
• Orienté robustesse (anticipe les pannes  : Data Contracts, Observabilité, Backfill strategy)
• Pragmatique

Cette stack technique exige une forte capacité d'adaptation et une expertise approfondie dans les technologies mentionnées pour assurer la réussite des projets et la maintenance des applications existantes.

Interlocuteurs principaux :

• Internes (Développeurs #C, Data engineer, Ingénieur Qualité, Product Owner, Engineering Manager)
• Externes (Architectes, support niveau 3)