Data Engineer H/F
Chez Easypicky, la donnée n’est pas un simple support : elle est au cœur de notre produit. De grandes marques de la grande consommation et du retail s’appuient sur nous pour transformer leurs données terrain en décisions concrètes. Pour accompagner notre croissance, l’équipe Data renforce ses effectifs. En rejoignant Easypicky en tant que Data Engineer, tu intègres une équipe à taille humaine où ton impact est immédiat et visible. Tu travailleras en binôme avec un Data Engineer expérimenté et sous l’encadrement de notre Data Team Lead.
Ton rôle :
Fiabiliser et industrialiser l’intégration des données de nos clients, tout en contribuant à construire une plateforme data conçue pour passer à l’échelle — y compris à l’international. C’est un poste à forte responsabilité technique : tu contribue à l’évolution de l’architecture data et participes à la création d’une véritable plateforme de retail intelligence.
Tes missions au quotidien:
Intégrer les données de nos nouveaux clients et faire évoluer les intégrations existantes
Réécrire et optimiser nos pipelines d’intégration — objectif : passer de plusieurs heures à quelques minutes
Traiter les demandes ponctuelles de mise à jour et de correction de données
Contribuer aux chantiers de fond : scalabilité (performance de nos bases), sécurisation du socle, fiabilisation
Participer à la conception et à l’évolution de nos outils de Business Intelligence et de nos dashboards internes
Ce que nous te proposons :
Une équipe dynamique dans laquelle chacun(e) à son mot à dire, la possibilité de prendre des initiatives et d’être autonome sur ses missions
De la flexibilité : tu peux télétravailler jusqu’à 3 jours / semaine si tu le souhaites
De nombreux évènements de cohésion d’équipe: afterworks, team buildings, séminaires…)
Rémunération: 40-50K€ bruts / an selon ton expérience
Must Have
Minimum 3 ans d’experience en Data Engineering
Expertise en Python et en SQL
Tu sais mener plusieurs sujets de front, tu es autonome et tu apprends vite
Tu as un bon niveau d’anglais technique
Une vraie orientation client : comprendre l’enjeu métier, pas seulement la technique et faire prevue de pragmatisme pour trouver des solutions rapides et scalables.
L’esprit d’équipe,
Nice To Have
Une expérience des pipelines de données (Airflow), des bases NoSQL (MongoDB) ou d’un outil de BI (Superset, préparation de données Parquet)
Une expérience en startup / scale-up
capacité à communiquer avec les profils non techniques, à faire preuve de pédagogie, à vulgariser .