Data Engineer (F/H)
Description du poste
Votre défi
Au cœur de notre Data Platform, vous prendrez en main des pipelines de données fiables, performants et prêts à grandir.
Sur une stack moderne (Dagster, S3, AWS), vous construirez une architecture medallion (bronze / silver / gold) en production.
Votre rôle est central : garantir une donnée de qualité, socle de nos équipes métiers, de nos modèles ML et de nos APIs.
Vos responsabilités
Ingestion & stockage
Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes avec Dagster (assets, sensors, partitions, lineage)
Ingérer des sources hétérogènes : APIs REST, webhooks, fichiers, bases de données
Implémenter l'architecture medallion S3 Bronze → Silver → Gold
Administrer et optimiser les tables Postgre, MariaDB ... (schémas, index, TTL), et implémenter des stratégies de partitionnement adaptées aux volumes et aux patterns de requêtes
Qualité & observabilité
Mettre en place des tests de qualité, des alertes de fraîcheur et des métadonnées de suivi (row count, anomalies)
Superviser la santé des pipelines via Grafana (dashboards, alertes, SLOs)
Documenter le dictionnaire de données et maintenir le lineage
Exposition & APIs
Développer des APIs FastAPI pour exposer les données gold aux consommateurs internes
Participer à la définition des contrats de données avec les équipes Product et métiers
Data product
Concevoir des data products réutilisables (datasets versionnés, APIs documentées, semantic layer), en binôme avec les équipes Product & Analytics
Notre environnement technique
Orchestration : Dagster (assets, sensors, partitions, lineage)
Stockage & query : AWS S3 · Postrgres · ClickHouse · AWS Athena
Langage : Python · SQL · Pandas
Format données : Parquet · JSON · CSV
Exposition : FastAPI
Infrastructure : AWS (ECS, S3, Athena, SNS/SQS)
CI/CD & versioning : GitLab CI · Docker · Terraform
Monitoring : Grafana · Dagster UI
Qualifications
Indispensable
2 ans minimum d'expérience en data engineering avec Python, et solide connaissance de SQL
Maîtrise de l'écriture de pipelines robustes (gestion d'erreurs, idempotence, retry)
Expérience avec un orchestrateur de pipelines (Dagster, Prefect ou Airflow) et familiarité avec AWS / architectures lakehouse (S3, Parquet, Athena)
Apprécié
Expérience spécifique avec Dagster et Postgres
Connaissance de l'architecture medallion et des patterns de qualité de données
Expérience avec FastAPI pour l'exposition de données
Maîtrise de GitLab CI et pratique des pipelines CI/CD pour la data
Softskills
Autonomie et sens des priorités dans un environnement proche des besoins métiers
Goût pour la documentation et la transmission
Mindset product : penser à l'utilisateur final de la donnée autant qu’au pipeline
Communication claire avec des interlocuteurs non-techniques
Informations supplémentaires
Ce que nous offrons
Une stack moderne toujours ouverte à de nouveaux outils
Un vrai ownership, de la conception au monitoring
Un environnement hybride et flexible
Une équipe Data Platform soudée et bienveillante
Description de l'entreprise
EPSA est un groupe international projeté dans 40 pays dans le monde, spécialiste de la performance financière, opérationnelle et environnementale des organisations.
Véritable tiers de confiance indépendant au service de la transformation durable des organisations et collectivités, EPSA Energy est l'entité du groupe dédiée à la performance énergétique des organisations.
Notre mission : réduire durablement les consommations, les coûts et l'empreinte carbone de nos clients grâce à un accompagnement sur mesure, des expertises techniques fortes et des prestations orientées résultats.
EPSA Energy intervient auprès de :
- des industriels ,
- du tertiaire (immobilier, commerces, santé, etc.).
- des collectivités et acteurs publics,