Emploi
De la source partenaire
Ingénieur de données de localisation
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Amo
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Nous recherchons un ingénieur de données de localisation hautement qualifié pour rejoindre notre équipe. Dans ce rôle, vous travaillerez avec des ensembles de données à grande échelle générés par nos produits et transformerez les données brutes en signaux, informations et fonctionnalités significatifs.
Vous travaillerez sur l'ensemble du cycle de vie des données : créer des pipelines fiables, explorer et comprendre des ensembles de données complexes, développer des fonctionnalités à partir de ceux-ci et créer les outils et les visualisations nécessaires pour comprendre leur qualité et leur impact.
Il s'agit d'un rôle de données technique et orienté produit. Vous collaborerez en étroite collaboration avec les équipes de produits, d'ingénierie et de données pour trouver ce que nous pouvons apprendre de nos données et transformer ces apprentissages en systèmes de production.
En tant que Data Engineer, votre quotidien comprendra :
• Donner du sens aux données
• Explorez des ensembles de données volumineux et complexes pour comprendre le comportement des utilisateurs et identifier des modèles et des signaux utiles.
• Transformer les données brutes en fonctionnalités fiables et bien définies pouvant être utilisées par nos produits et nos équipes d'ingénierie.
• Développer une compréhension approfondie de nos données : d'où elles proviennent, ce qu'elles représentent, leurs limites et comment elles peuvent être combinées pour répondre à de nouvelles questions.
• Produits de données de construction
• Concevoir, construire et maintenir des pipelines qui traitent de grands volumes de données de manière efficace et fiable.
• Faites passer les idées de l'exploration à la production : prototypez-les sur des données historiques, évaluez leur qualité et construisez les pipelines nécessaires pour les exécuter à grande échelle.
• Créez des ensembles de données et des fonctionnalités qui peuvent alimenter les expériences produit, les systèmes internes, les analyses et les modèles d'apprentissage automatique.
• Travaillez avec des technologies telles que Spark, DBT, Dagster, BigQuery, ClickHouse, DuckDB ou des outils similaires en fonction du problème à résoudre.
• Explorer et analyser
• Utiliser les données pour étudier des hypothèses, comprendre les comportements et répondre à des questions ambiguës.
• Développer des mesures et des cadres d'évaluation pour comprendre si les signaux et les fonctionnalités que nous construisons fonctionnent réellement.
• Créez des analyses, des tableaux de bord et des visualisations qui rendent les ensembles de données complexes compréhensibles et aident l'équipe à prendre de meilleures décisions.
• Créez des outils qui facilitent l'inspection d'exemples individuels, le débogage des pipelines de données et la compréhension pourquoi un système produit un résultat particulier.
• Des données à l'intelligence
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs et les équipes produits pour identifier les opportunités dans lesquelles les données peuvent rendre nos produits plus intelligents.
• Utiliser des méthodes statistiques, heuristiques, expérimentations ou apprentissage automatique en fonction de ce qui est le plus approprié au problème.
• Itérer sur des fonctionnalités et des modèles basés sur des données réelles et améliorer continuellement leur précision et leur fiabilité.
• Contribuer à combler le fossé entre le travail sur les données exploratoires et les systèmes robustes exécutés en production.
• Amélioration continue
• Améliorer les performances, la fiabilité et la maintenabilité de notre infrastructure de données.
• Surveillez la qualité des données et enquêtez de manière proactive sur les changements ou anomalies inattendus.
• Restez à jour avec les développements en matière d'ingénierie des données, d'analyse et d'apprentissage automatique, et intégrez des idées et des technologies pertinentes dans notre pile.
• Contribuer à une culture de curiosité, de savoir-faire et d'apprentissage.
Vos compétences et votre expérience
• Solides bases en génie logiciel et expérience de travail avec des systèmes à forte intensité de données.
• Très à l'aise avec SQL et la manipulation de grands ensembles de données.
• Expérience avec une ou plusieurs technologies de données modernes telles que Spark, DBT, Dagster, BigQuery, ClickHouse, DuckDB ou des outils équivalents.
• Solides compétences analytiques : vous aimez explorer des données, tester des hypothèses et comprendre pourquoi quelque chose se comporte comme il le fait.
• Capacité à transformer l'analyse exploratoire en pipelines de données et fonctionnalités fiables et prêts pour la production.
• Familiarité avec la modélisation des données, l'orchestration de pipelines et le traitement de données à grande échelle.
• Capacité à communiquer clairement les résultats via des mesures, des visualisations, des tableaux de bord ou d'autres outils.
Qualifications préférées
• Expérience dans la création de produits de données ou de fonctionnalités directement utilisées par les produits destinés aux consommateurs.
• Expérience de travail avec des données événementielles, comportementales, de capteurs, géospatiales ou de séries chronologiques à grand volume.
• Familiarité avec les statistiques, l'apprentissage automatique ou l'ingénierie des fonctionnalités.
• Expérience de la résolution d'un problème de données à partir d'une question ambiguë à travers l'exploration, le prototypage, l'évaluation et la production.
• Expérience dans la création d'outils internes ou de visualisations pour explorer et déboguer des ensembles de données complexes.
La vie chez moi
Pour garantir que chacun soit prêt à réussir dans le cadre de notre façon de travailler, nous travaillons ensemble sur site 5 jours par semaine.
Nous voulions nous assurer que votre venue au bureau soit aussi confortable que possible :
Nous avons choisi un emplacement au centre de Paris, à proximité de l'Opéra (lignes de Métro 3, 8, 9 et RER A).
Nous avons un beau bureau de style parisien avec de hauts plafonds, des balcons et d'immenses fenêtres. Donc beaucoup de lumière naturelle !
Parce que la vie en dehors du travail doit également être sans stress, nous couvrons :
• Soins de santé (couverture à 100%).
• Congé de maternité, congé de paternité, congé de deuxième parent (salaire maintenu à 100 %).
• Jours de vacances : 8 à 9 semaines (total) par an :
• 5 semaines de congés payés ;
• 1 à 2 semaines supplémentaires (RTT, selon notre contrat d'entreprise) ;
• ~11 jours fériés.
Nous fermons entièrement deux fois par an, deux semaines en été et une semaine en hiver, pour permettre à chacun de se ressourcer véritablement et d'éviter des ralentissements prolongés. Ces pauses font partie de votre temps total de vacances, donnant à chacun une réelle chance de se débrancher et de se ressourcer. Pas de Slack, pas d'e-mail, pas de FOMO.
Nous aimons la diversité des perspectives que nous apportons en accueillant des personnes du monde entier (68 % de notre équipe est internationale), et nous soutenons donc bien sûr la relocalisation à Paris avec :
• Aide et processus de visa sponsorisé.
• 1 mois d'Airbnb 100% couvert par amo à l'arrivée.
• Assistance d'une agence de relocalisation de confiance pour trouver votre logement permanent.
• Aide avec les formalités administratives françaises comme l'ouverture d'un compte de sécurité sociale française, les formulaires fiscaux, l'obtention de votre carte vitale (soins de santé gratuits), et plus encore.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/amo/location-data-engineer-paris-97531)
Vous travaillerez sur l'ensemble du cycle de vie des données : créer des pipelines fiables, explorer et comprendre des ensembles de données complexes, développer des fonctionnalités à partir de ceux-ci et créer les outils et les visualisations nécessaires pour comprendre leur qualité et leur impact.
Il s'agit d'un rôle de données technique et orienté produit. Vous collaborerez en étroite collaboration avec les équipes de produits, d'ingénierie et de données pour trouver ce que nous pouvons apprendre de nos données et transformer ces apprentissages en systèmes de production.
En tant que Data Engineer, votre quotidien comprendra :
• Donner du sens aux données
• Explorez des ensembles de données volumineux et complexes pour comprendre le comportement des utilisateurs et identifier des modèles et des signaux utiles.
• Transformer les données brutes en fonctionnalités fiables et bien définies pouvant être utilisées par nos produits et nos équipes d'ingénierie.
• Développer une compréhension approfondie de nos données : d'où elles proviennent, ce qu'elles représentent, leurs limites et comment elles peuvent être combinées pour répondre à de nouvelles questions.
• Produits de données de construction
• Concevoir, construire et maintenir des pipelines qui traitent de grands volumes de données de manière efficace et fiable.
• Faites passer les idées de l'exploration à la production : prototypez-les sur des données historiques, évaluez leur qualité et construisez les pipelines nécessaires pour les exécuter à grande échelle.
• Créez des ensembles de données et des fonctionnalités qui peuvent alimenter les expériences produit, les systèmes internes, les analyses et les modèles d'apprentissage automatique.
• Travaillez avec des technologies telles que Spark, DBT, Dagster, BigQuery, ClickHouse, DuckDB ou des outils similaires en fonction du problème à résoudre.
• Explorer et analyser
• Utiliser les données pour étudier des hypothèses, comprendre les comportements et répondre à des questions ambiguës.
• Développer des mesures et des cadres d'évaluation pour comprendre si les signaux et les fonctionnalités que nous construisons fonctionnent réellement.
• Créez des analyses, des tableaux de bord et des visualisations qui rendent les ensembles de données complexes compréhensibles et aident l'équipe à prendre de meilleures décisions.
• Créez des outils qui facilitent l'inspection d'exemples individuels, le débogage des pipelines de données et la compréhension pourquoi un système produit un résultat particulier.
• Des données à l'intelligence
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs et les équipes produits pour identifier les opportunités dans lesquelles les données peuvent rendre nos produits plus intelligents.
• Utiliser des méthodes statistiques, heuristiques, expérimentations ou apprentissage automatique en fonction de ce qui est le plus approprié au problème.
• Itérer sur des fonctionnalités et des modèles basés sur des données réelles et améliorer continuellement leur précision et leur fiabilité.
• Contribuer à combler le fossé entre le travail sur les données exploratoires et les systèmes robustes exécutés en production.
• Amélioration continue
• Améliorer les performances, la fiabilité et la maintenabilité de notre infrastructure de données.
• Surveillez la qualité des données et enquêtez de manière proactive sur les changements ou anomalies inattendus.
• Restez à jour avec les développements en matière d'ingénierie des données, d'analyse et d'apprentissage automatique, et intégrez des idées et des technologies pertinentes dans notre pile.
• Contribuer à une culture de curiosité, de savoir-faire et d'apprentissage.
Vos compétences et votre expérience
• Solides bases en génie logiciel et expérience de travail avec des systèmes à forte intensité de données.
• Très à l'aise avec SQL et la manipulation de grands ensembles de données.
• Expérience avec une ou plusieurs technologies de données modernes telles que Spark, DBT, Dagster, BigQuery, ClickHouse, DuckDB ou des outils équivalents.
• Solides compétences analytiques : vous aimez explorer des données, tester des hypothèses et comprendre pourquoi quelque chose se comporte comme il le fait.
• Capacité à transformer l'analyse exploratoire en pipelines de données et fonctionnalités fiables et prêts pour la production.
• Familiarité avec la modélisation des données, l'orchestration de pipelines et le traitement de données à grande échelle.
• Capacité à communiquer clairement les résultats via des mesures, des visualisations, des tableaux de bord ou d'autres outils.
Qualifications préférées
• Expérience dans la création de produits de données ou de fonctionnalités directement utilisées par les produits destinés aux consommateurs.
• Expérience de travail avec des données événementielles, comportementales, de capteurs, géospatiales ou de séries chronologiques à grand volume.
• Familiarité avec les statistiques, l'apprentissage automatique ou l'ingénierie des fonctionnalités.
• Expérience de la résolution d'un problème de données à partir d'une question ambiguë à travers l'exploration, le prototypage, l'évaluation et la production.
• Expérience dans la création d'outils internes ou de visualisations pour explorer et déboguer des ensembles de données complexes.
La vie chez moi
Pour garantir que chacun soit prêt à réussir dans le cadre de notre façon de travailler, nous travaillons ensemble sur site 5 jours par semaine.
Nous voulions nous assurer que votre venue au bureau soit aussi confortable que possible :
Nous avons choisi un emplacement au centre de Paris, à proximité de l'Opéra (lignes de Métro 3, 8, 9 et RER A).
Nous avons un beau bureau de style parisien avec de hauts plafonds, des balcons et d'immenses fenêtres. Donc beaucoup de lumière naturelle !
Parce que la vie en dehors du travail doit également être sans stress, nous couvrons :
• Soins de santé (couverture à 100%).
• Congé de maternité, congé de paternité, congé de deuxième parent (salaire maintenu à 100 %).
• Jours de vacances : 8 à 9 semaines (total) par an :
• 5 semaines de congés payés ;
• 1 à 2 semaines supplémentaires (RTT, selon notre contrat d'entreprise) ;
• ~11 jours fériés.
Nous fermons entièrement deux fois par an, deux semaines en été et une semaine en hiver, pour permettre à chacun de se ressourcer véritablement et d'éviter des ralentissements prolongés. Ces pauses font partie de votre temps total de vacances, donnant à chacun une réelle chance de se débrancher et de se ressourcer. Pas de Slack, pas d'e-mail, pas de FOMO.
Nous aimons la diversité des perspectives que nous apportons en accueillant des personnes du monde entier (68 % de notre équipe est internationale), et nous soutenons donc bien sûr la relocalisation à Paris avec :
• Aide et processus de visa sponsorisé.
• 1 mois d'Airbnb 100% couvert par amo à l'arrivée.
• Assistance d'une agence de relocalisation de confiance pour trouver votre logement permanent.
• Aide avec les formalités administratives françaises comme l'ouverture d'un compte de sécurité sociale française, les formulaires fiscaux, l'obtention de votre carte vitale (soins de santé gratuits), et plus encore.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/amo/location-data-engineer-paris-97531)
Cette annonce provient d'un flux partenaire. Postulez sur le site source.
Source: Amo
Emplacement
Paris, France
Annonce fournie par Amo.
