Data Engineering Manager - Paris, France - Wakam

Wakam

Entreprise vérifiée

Paris, France

il y a 1 semaine

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

Wakam assure la conception de produits d'assurances sur-mesure qui sont ensuite distribués par des Partenaires (traditionnels du monde de l'assurance ou non spécialistes) dans un modèle B2B2C en marque blanche.

Pour répondre à ces enjeux, Wakam a construit une plateforme technologique composée d'une partie "customer facing" (différents portails) et d'une Data Platform servant à l'intégration des données des partenaires distributeurs (contrats d'assurance, quittances, sinistres), à leur stockage et supportant les différents cas d'usages de transformation et valorisation (Business Intelligence, Data Science, alimentation de systèmes opérationnels).
- **La Mission**

Pour accompagner la forte croissance de l'entreprise, Wakam est à la recherche d'un(e) Data Engineering Manager, qui a à cœur l'excellence technique, avec une approche de la data par des pratiques issues du Software Development, et apprécie travailler dans un contexte Agile avec une approche Produit. Au sein de l'équipe Data Platform du Data Office, la/le Data Engineering Manager participe au cadrage et au développement des évolutions fonctionnelles et techniques de la Data Platform.

Elle/Il aura également pour rôle de recruter, faire monter en compétence et manager les Data Engineers de son équipe.

Nous travaillons dans un écosystème technique Azure et Snowflake.

**Description du poste**:

- En binôme avec la Data Platform Manager (orientée Produit), la/le Data Engineering Manager aura pour responsabilités:

- L'audit des composants de la plateforme actuelle:

- Usages
- Coût vs functional fit vs satisfaction
- Architecture fonctionnelle et technique
- Couverture de la documentation
- Pratiques autour du build et du run
- La construction des capacités standards pour répondre à différents besoins:

- Chacun des besoins de la chaîne ELT: data collection (batch + streaming), storage/warehousing, les transformations et leur orchestration
- Les besoins des stream aligned teams (représentant les métiers, y compris BI et ML)
- Les besoins de réinjection des données dans les systèmes opérationnels (reverse ETL, pour les indicateurs ayant une vocation opérationnelle)
- La qualité des données visibles:

- Catalogue central permettant la découverte des données pour facilité l'autonomie et la mise en place de nouveaux cas d'usage
- Lineage
- Scoring
- L'adoption des pratiques de software engineering adaptées à la Data:

- Contrôle de source: l'intégralité des développements est sous contrôle de source permettant la collaboration des équipes autour d'une source de vérité unique et auditable
- Tests automatisés
- Jeux de données de test industrialisés
- Intégration continue: à chaque changement, des tests sont exécutés afin de s'assurer d'une fiabilité en tous points de la chaine d'intégration
- Déploiements automatisés: capacité de déployer des modifications sur touts types d'environnements de manière unifiéeée
- Gestion de l'infrastructure sous forme de code (IaC)
- Observabilité : monitoring et alerting sur l'ensemble des composants de la chaîne
- Le pilotage des coûts de la data platform (approche finOps **ET frugale**)
- La construction et la gestion d'une équipe, en intégrant les compétences existantes et en recrutant les compétences manquantes
- Faire de la data platform un produit avec ses utilisateurs, ses cas d'usage, et des enjeux autour de sa promotion et son adoption, son expérience utilisateurs/développeurs
- Mettre en place des niveaux de service autour:

- De la fiabilité de la plateforme et de ses outils
- Du support (expertise, formations sur les composants, les pratiques)

**✯** Profil recherché**:

- Vous avez au minimum 8 ans d'expérience et avez déjà travaillé dans un contexte "Modern Data Stack" et avez au moins une expérience significative dans la mis en place d'une Data Platform.
- Vous avez déjà managé des profils techniques.
- Vous maîtrisez Python (exemple de librairies : pandas, pySpark, Great Expectations) et les frameworks tels que Flask, Django,... pour créer des APIs et IHMs n'ont plus de secret pour vous.
- Vous maîtrisez bien le SQL (dbt serait un plus), pour intervenir sur de la transformation sur Snowflake.
- Vous maîtrisez les pratiques et les concepts associés au Software Development (Git, Clean Code, Tests auto, REST API, etc.)
- Vous avez des connaissances en DevOps (CI/CD, Docker, Infra as Code).
- Vous êtes force de proposition, créatif et innovant, portez un grand soin à la qualité et à la performance de vos développements.
- Vous maîtrisez l'anglais dans un contexte professionnel (lu, écrit, parlé)

**Qualités attendues**:

- Vous êtes passionné(e) par votre métier et souhaitez partager votre expérience
- Vous êtes animé par une démarche d'apprentissage et d'amélioration continue
- Vous êtes apprécié(e) pour votre engagement

**Process de recrutement**:

- Echange avec Danny, Lead Recruiter
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