Data Platform Engineer

🧡 A propos de +Simple : Chez +Simple, nous transformons la distribution de l'assurance B2B en Europe en outillant les courtiers avec la plateforme Merlin, déployée en France, Italie, DACH et Espagne. L'équipe Data conçoit et exploite les produits internes sur lesquels s'appuie le pilotage de l'entreprise : l'entrepôt de données du groupe, les pipelines qui l'alimentent, et les applications qui mettent ces données entre les mains des équipes métier. En tant que Data Platform Engineer (H/F), vous garantissez le fonctionnement de cette chaîne et vous développez les applications qui s'appuient dessus. 🚀
- Missions Le Data Platform Engineer (H/F) est responsable de la fiabilité de la chaîne de données du groupe et de la mise en production des produits data de l'équipe. Le poste comporte deux volets d'importance équivalente : l'exploitation et la fiabilité (exécution des traitements planifiés, gestion des incidents, supervision et alerting, intégrations, CI/CD et déploiements), et le développement des applications internes, de la migration de schéma jusqu'à la mise en production. Rattaché au Lead Data, il/elle collabore étroitement avec les data scientists et les analystes de la tribu Data, ainsi qu'avec les équipes Infrastructure et Ops. L'équipe fonctionne en polyvalence : chacun doit être en mesure de reprendre les sujets des autres. 💼
- Responsabilités clés 👉 Exploitation et fiabilité
• Assurer l'exécution des traitements planifiés et le respect des délais de mise à disposition des données.
• Industrialiser l'ordonnancement des traitements sous Airflow : reprise sur erreur, relance et alerte.
• Mettre en place et maintenir la supervision de la chaîne (logs, volumétrie, dérive des indicateurs, fraîcheur des sources), de sorte qu'une anomalie soit identifiée avant d'être signalée par un utilisateur.
• Diagnostiquer et corriger les incidents, documenter les causes et les actions correctives. 👉 Intégrations et acquisition de données
• Connecter les sources de données : systèmes et fichiers internes du groupe (stockage objet, SFTP, SharePoint), APIs de services tiers (données d'entreprise, marketing, téléphonie) et bases relationnelles.
• Développer des connecteurs testés et idempotents, capables d'absorber des formats hétérogènes susceptibles d'évoluer sans préavis.
• Formaliser et maintenir les schémas attendus en entrée, et garantir qu'une ingestion incomplète échoue explicitement plutôt que de charger des données partielles. 👉 Développement des produits data
• Développer des fonctionnalités de bout en bout sur les applications internes : API Python (FastAPI), modèle de données et migrations.
• Intégrer de nouveaux partenaires assureurs : alimentation de nos applications de pilotage et production des reportings qui leur sont transmis.
• Assurer les mises en production : conteneurisation, CI/CD, déploiement et procédures de retour arrière. 👉 Qualité de la donnée et contrôles
• Étendre les contrôles automatiques : complétude, rapprochement entre sources, cohérence et continuité des séries.
• Garantir qu'une anomalie soit détectée par les contrôles avant d'atteindre un utilisateur. 👉 Collaboration et impact
• Traduire un besoin métier (exigence d'un assureur, demande de la direction financière) en solution technique.
• Restituer les travaux de manière claire et actionnable, y compris auprès d'interlocuteurs non techniques.
• Participer à la relecture des pull requests, la revue croisée étant une pratique partagée par l'ensemble de l'équipe. 👉 AI-augmented engineering
• Utiliser activement Claude Code et les outils AI-first dans son workflow quotidien.
• Contribuer aux AGENTS.md et CLAUDE.md de la tribu Data.
• Vérifier et challenger le code produit par l'IA avant sa mise en service. 🎓
- Formation et expérience
• Diplôme d'ingénieur ou Master en informatique, ingénierie logicielle ou data, ou parcours équivalent.
• 3 ans et plus d'expérience en ingénierie data ou en développement backend, avec une responsabilité de production.
• Expérience avérée de la tenue d'un système en production, seul ou en binôme, incluant les mises en production et la gestion des incidents.
• Expérience d'un environnement régulé (assurance, banque, santé) appréciée.
• Familiarité avec l'usage de l'IA générative dans le workflow de développement appréciée. 💪
- Compétences 👉Savoir-faire
• Maîtrise de Python et de SQL.
• Intégration de sources de données : APIs REST, stockage objet (S3), SFTP, SharePoint, bases relationnelles, formats hétérogènes (Excel, CSV, parquet).
• Bases relationnelles : modélisation, migrations, optimisation des requêtes.
• Pratique de l'exploitation : Docker, CI/CD (GitLab), ordonnancement (Airflow), logs, supervision et alerting. Une expérience de Nomad ou Kubernetes constitue un plus.
• Développement applicatif : conception et développement d'API (FastAPI), avec la capacité de livrer une fonctionnalité complète, interface comprise.
• Metabase et modélisation de données pour la restitution.
• Spark et Databricks appréciés, sans être exigés.
• Connaissance des exigences RGPD et de la gouvernance data. 👉Savoir-être
• Autonomie: capacité à prendre en charge un sujet inconnu et à le mener à terme sans accompagnement rapproché.
• Sens de la vérification: capacité à établir qu'un résultat est juste et à contrôler son propre travail.
• Rigueur d'exploitation: ce qui est livré doit être observable, rejouable et signaler explicitement ses échecs.
• Communication: clarté à l'écrit comme à l'oral, capacité à expliquer un problème technique à un interlocuteur métier.
• Anglais professionnel: capacité à travailler en anglais à l'écrit (documentation, code) et à l'oral, en interaction avec les équipes multi-pays.
• AI-augmented engineering: maîtrise de Claude Code, du context engineering et capacité à intégrer l'IA dans son workflow.
• Pragmatisme: équilibre entre robustesse, valeur métier et faisabilité opérationnelle. Localisation: Marseille.