senior data engineer

À proposNelsonen deux motsNotre mission : permettre ladécarbonation des transportsà travers l'électrification des flottes de véhicules d'entreprise.30% des émissions de CO2 françaises sont reliées au transport. 50% des véhicules neufs sont immatriculés dans des flottes d'entreprise. 80% d'entre eux sont encore au Diesel.La transition de ces flottes est essentielle pour atteindre les objectifs de décarbonation 2030 et 2050. Cependant, ces véhicules constituent souvent un outil de travail essentiel pour les entreprises, ainsi qu'un des premiers postes du budget. Il faut éviter toute perturbation des opérations (interventions, livraisons, rendez-vous commerciaux), s'assurer de l'acceptation des conducteurs et éviter une explosion des coûts.Nelson développe uneplateforme logiciellequi permet aux entreprises deplanifieretexécuter l'électrificationde leur flotte automobile de manière optimale.Nous sommes en train de clôturer une seconde levée de fonds pour soutenir notre accélération avec l'ambition qui est la nôtre.Descriptif du posteOpportuniteNous cherchons un.e Data Engineer pour nous aider à tirer toute la valeur des données de mobilité de nos clients. Il s'agit d'une occasion unique de faire partie des premiers employés d'une entreprise innovante qui développe un outil puissant dans un secteur appelé à connaître une croissance exponentielle : la mobilité électrique.La transition vers l'électrique est en marche mais sa réussite nécessite de prendre en compte de nombreux facteurs liés à l'écosystème de l'électrique : données des véhicules, des gestionnaires de flotte, des opérateurs de recharge, des fournisseurs d'énergie sont en perpétuel changement. En parallèle, les entreprises n'ont que peu d'informations sur le comportement réel de leur flotte et la façon dont leurs spécificités sont compatibles avec ce nouvel écosystème.Exploiter efficacement ces données est donc un défi majeur de cette transition que les équipes tech de Nelson relèvent, et notre véritable axe de différenciation face à la concurrenceLa perspective de ce poste : VP Data, Senior Data ScientistTa MissionPour nos clients, une forte partie de notre valeur ajoutée réside dans notre capacité à traiter, valoriser, enrichir leurs données, en bref : les faire passer de fichiers bruts inexploités à une mine d'or informationnelle. Ton objectif sera demaintenir et renforcer cet avantage compétitif, dans le cadre de notre croissance rapide et des multiples nouveaux défis qui se présentent Industrialiser nos pipelines de traitement de données, orientées produitTu travailleras sur notre cœur tech : des pipelines de prétraitement orchestrés avec Airflow, construits pour agréger et transformer des données venant de nombreuses sources (constructeurs, télématique, loueurs, opérateurs de recharge, fichiers RH, etc.). Chez Nelson, notresecret sauceconsiste en notre capacité à agréger et valoriser des données variées et complexes, sans erreur et en un temps record. Pour cela, nous concentrons nos efforts sur notre pipeline de preprocess. Tu travailleras donc sur ces pipelines de traitement des données, pour les aider à répondre aux enjeux suivants : flexibilité (prise en compte de nouveaux cas d'usage, nouvelles typologies de données, nouvelles features), robustesse, scalabilité.Cela inclut d'emmener de nouvelles fonctionnalités depuis l'expression du besoin jusqu'à la mise en production (ou du moins, la partie de ces fonctionnalités relative au preprocess, main dans la main avec le back )En outre, nous construisons peu à peu des connecteurs robustes (API, fichiers, SFTP) pour constructeurs, télématique, catalogues de véhicules… L'idée est d'automatiser toutes les étapes du cycle de vie de la donnée, pour que le traitement récurrent soit fluide et fiable. Compléter le pan data de la suite NelsonContexte.Notre produit historique, Nelson Electrify, est mature : nous avons des clients en production et des flux stables. Nous l'étendons désormais avec deux produits complémentaires, pensés pour le post-transition :Nelson Charge (comprendre et optimiser la recharge)Nelson Total Cost of Ownership (TCO) (projections de coûts réels et car policies)Ce produit vise à permettre aux entreprises de projeter précisément les coûts réels de chaque modèle de véhicule, sur plusieurs années, en intégrant les dimensions fiscales, sociales, énergétiques et opérationnelles. Il aidera aussi à construire des car policies optimisées, en tenant compte des contraintes internes et des réalités du marché.Cela crée un double défi rare : bâtir des briques neuves "from scratch" pour Charge et TCO, tout en faisant passer à l'échelle un produit déjà solide (Electrify).Ton rôle.Mettre en place lesocle data communqui alimente ces trois produits : ingestion fiable, modèle de données clair, règles de qualité, calculs et exposition propre vers le backend et le frontend :Réfléchir au modèle de données commun (canonique). Que mettre en commun ? Qu'isoler ? Définir clairement ce qu'est un véhicule, une session de charge, un site, un contrat, une facture… pour tous les produits et toutes les sources.Pipelines de preprocess : de la même manière que ce qui est évoqué plus haut, l'enjeu est de mettre en place des pipelines de preprocess permettant d'aboutir à des données utilisables immédiatement par les applications et les APIs. Il s'agit donc de construire progressivement un processing industrialisé, comme nous l'avons fait via Airflow pour Electrify.Briques réutilisables. Tu transformeras les besoins récurrents en bibliothèques internes afin d'accélérer les nouveaux cas d'usage et d'éviter de recoder des fonctions utilisées dans les autres produits.Stack & latitude technique.Tu t'appuieras sur notrestack actuelle(Airflow, FastAPI, PostgreSQL, Cloud Run).Tu pourras aussi la challengeretla compléteren fonction des besoins et goulots d'étranglement réels (orchestration, transformation, stockage, monitoring, coûts). L'objectif n'est pas d'empiler des outils mais de choisir les bons pour livrer plus vite et plus sûr. Développer un ou plusieurs agents IANous challengeons et questionnons en permanence nos algorithmes et réfléchissons à de nouvelles approches pour être toujours plus proches de la réalité et de l'optimalité dans nos recommandations. Des chantiers optimisation / machine learning se présentent donc régulièrement.Ton objectif sera donc de mener à bien quelques-uns de ces chantiers, et d'en tirer les conclusions nécessaires aux prochaines étapes.Nous avons en outre identifié des cas d'usage pour lesquels nous aimerions mettre en place nos premiers agents IA. Si le sujet t'intéresse, tu pourras mettre en place ces agents en binôme avec Inès.Profil recherchéTu T'épanouiras Pleinement à Ce Poste SiTu as un profil technique, tu aimes produire du code efficace et de qualitéTu aimes apprendre en permanence et résoudre des problèmesTu as une bonne compréhension des bases de données, en particulier les bases relationnellesTu as un fort intérêt pour l'écosystème de la mobilité et de l'énergieTu te reconnais dans un ou plusieurs des adjectifs suivants :VersatileTu as un goût pour le challenge et les environnements en évolution rapideExpérience technique valorisée : Python / SQL / Airflow ou autre orchestrateuProcess de recrutementLe Process Prendra La Forme SuivantePremière rencontre informelle : fit, retour sur ton parcours et sur NelsonPrise de références si applicableRencontre avec d'autres membres de l'équipe : autres co-fondateurs et un CDI chez NelsonCas techniqueOffre finale Informations complémentairesType de contrat : CDILieu : ParisExpérience : > 2 ansTélétravail ponctuel autorisé