Data Engineer Python H/F

il y a 18 heures

Toulouse, Occitanie, France ACTIVUS Group Temps plein
  • CDI
  • Toulouse
  • Publié il y a 3 heures

Contexte

Nous renforçons notre pôle data afin de structurer, développer et industrialiser nos pipelines de données.

Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Python capable de concevoir et maintenir des architectures data robustes, scalables et orientées performance.

Vous rejoindrez une équipe passionnée, travaillant en méthode Agile, au cœur d'un environnement technique moderne.

Missions

En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée :

Architecture & Ingestion

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données (batch & streaming)
  • Intégrer des données provenant de sources variées (API, bases SQL/NoSQL, fichiers, événements)

Transformation & Traitement

  • Développer des workflows de traitement en Python, PySpark ou Pandas
  • Gérer, optimiser et fiabiliser les pipelines dans un environnement Data Lake / Data Warehouse
  • Implémenter des bonnes pratiques d'ingénierie : code propre, versioning, tests

Industrialisation & Production

  • Déployer des workflows via Airflow, Prefect ou équivalent
  • Optimiser les performances, surveiller la qualité et garantir la fiabilité en production
  • Automatiser les processus de CI/CD et participer aux bonnes pratiques DevOps

Collaboration & Méthodologie

  • Travailler avec les équipes Data Science, BI, Produit et DevOps
  • Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances
  • Participer aux cérémonies Agile / Scrum (daily, sprint planning, revue…)

Stack technique

  • Langages : Python (indispensable)
  • Frameworks/Libs : Pandas, PySpark, FastAPI (apprécié), DBT (un plus)
  • Orchestration : Airflow, Prefect, Dagster
  • Stockage & Bases de données : PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake
  • Cloud : AWS / GCP / Azure
  • Pipeline & DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab CI / GitHub Actions

  • Tools : Kafka / PubSub / Kinesis, Terraform, Grafana/Prometheus

  • PROFIL

  • Vous maîtrisez Python et ses bonnes pratiques d'ingénierie
  • Vous avez une solide expérience (+5 ans) en développement de pipelines de données
  • Vous connaissez au moins une solution de cloud (AWS, Azure ou GCP)
  • Vous êtes à l'aise avec les bases de données SQL et/ou NoSQL
  • Vous appréciez travailler en environnement Agile
  • Vous faites preuve de rigueur, d'autonomie et de sens du collectif
  • Un réel intérêt pour l'optimisation de performances et l'industrialisation est un plus

Bienvenue chez Activus Group

Saisissez l'opportunité de rejoindre notre groupe qui vous permettra d'atteindre un niveau d'excellence tout en travaillant dans une bonne ambiance

Nous rejoindre c'est intégrer un groupe humain ayant pour domaines d'expertise :

– Intelligence Artificielle et Big Data

– Conseil & Audit

– Infrastructure et cloud

– Applications digitales

– SSI/Cyber sécurité

– Digitalisation de la production

Nous puisons notre force dans une équipe de femmes et d'hommes passionnés et ambitieux, toujours prêts à relever de nouveaux défis

Ecoute, proximité, réactivité et efficacité se retrouvent dans notre management quotidien : bénéficiez d'un accompagnement personnalisé tout au long de votre carrière.

Parce que nous remportons en permanence de nouveaux projets, nous saurons vous trouver LE poste, que ce soit en interne au sein de notre pôle édition ou chez un de nos clients.

Alors, ferez-vous partie de l'aventure ACTIVUS Group ? Nous n'attendons plus que vous

  • : Vous n'êtes pas de la région ? Un accompagnement au re-logement en cas de déménagement vous est proposé par notre partenaire, le Groupe Mobility.

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Contexte

Nous renforçons notre pôle data afin de structurer, développer et industrialiser nos pipelines de données.

Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Python capable de concevoir et maintenir des architectures data robustes, scalables et orientées performance.

Vous rejoindrez une équipe passionnée, travaillant en méthode Agile, au cœur d'un environnement technique moderne.

Missions

En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée :

Architecture & Ingestion

  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données (batch & streaming)
  • Intégrer des données provenant de sources variées (API, bases SQL/NoSQL, fichiers, événements)

Transformation & Traitement

  • Développer des workflows de traitement en Python, PySpark ou Pandas
  • Gérer, optimiser et fiabiliser les pipelines dans un environnement Data Lake / Data Warehouse
  • Implémenter des bonnes pratiques d'ingénierie : code propre, versioning, tests

Industrialisation & Production

  • Déployer des workflows via Airflow, Prefect ou équivalent
  • Optimiser les performances, surveiller la qualité et garantir la fiabilité en production
  • Automatiser les processus de CI/CD et participer aux bonnes pratiques DevOps

Collaboration & Méthodologie

  • Travailler avec les équipes Data Science, BI, Produit et DevOps
  • Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances
  • Participer aux cérémonies Agile / Scrum (daily, sprint planning, revue…)

Stack technique

  • Langages : Python (indispensable)
  • Frameworks/Libs : Pandas, PySpark, FastAPI (apprécié), DBT (un plus)
  • Orchestration : Airflow, Prefect, Dagster
  • Stockage & Bases de données : PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake
  • Cloud : AWS / GCP / Azure
  • Pipeline & DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab CI / GitHub Actions

  • Tools : Kafka / PubSub / Kinesis, Terraform, Grafana/Prometheus

  • PROFIL

  • Vous maîtrisez Python et ses bonnes pratiques d'ingénierie
  • Vous avez une solide expérience (+5 ans) en développement de pipelines de données
  • Vous connaissez au moins une solution de cloud (AWS, Azure ou GCP)
  • Vous êtes à l'aise avec les bases de données SQL et/ou NoSQL
  • Vous appréciez travailler en environnement Agile
  • Vous faites preuve de rigueur, d'autonomie et de sens du collectif
  • Un réel intérêt pour l'optimisation de performances et l'industrialisation est un plus

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