Data Engineer Python SQL - F/H

Le Groupe SFEIR s'impose comme un acteur majeur dans la construction de systèmes d'information modernes, grâce à un quadruple savoir-faire : Engineering, Consulting, Training et Tooling.

Avec plus de 950 développeuses et développeurs , nous sommes fiers de concevoir et de déployer des solutions innovantes dans des domaines stratégiques tels que l'intelligence artificielle (IA), la data, le cloud, le software et la sécurité .

Notre mission : accompagner les C-Level dans leurs réflexions stratégiques, démarrer des projets à grande vitesse, et créer rapidement de la valeur pour nos clients .

Expertise technique reconnue

Nos domaines d'excellence incluent les langages tels que Java, JavaScript, Go, .NET, NodeJS et Python.

Pionnier du Cloud : acteur de référence en France, nous aidons nos clients à accélérer leur transformation numérique avec des technologies de pointe.

Angelo, développeur Agile Web depuis 5 ans chez SFEIR, témoigne : « Lorsque j'ai passé les PlayOffs, c'était une expérience enrichissante. Nicolas, Software Architect et Team Leader chez SFEIR depuis 8 ans, résume ainsi notre singularité : « C'est un état d'esprit. Un parcours unique pour identifier les talents, avec 3 tests d'évaluation technique en peer-programming : Algorithme - Langage - Infrastructure as Code. SFEIR, c'est bien plus qu'un cabinet de conseil technologique : c'est une communauté d'experts, un partenaire stratégique, et une entreprise où chacun peut s'épanouir pleinement.

Le poste

Notre mission : aider nos clients à imaginer, concevoir et déployer des solutions modernes, web & mobile, cloud & data, IA, API & microservices.

Créée en 2019 et animée par Nicolas Misiak, l'agence bordelaise c'est :

• Deux managers techniques qui comprennent ton métier : Gaëtan et Julien
• Des événements internes et organisés chaque mois (afterworks, Meetup, formations)
• Une communauté active : une cinquantaine de conférences externes données en 2024 (BDX I/O, Devoxx, Meetup...)
• Des locaux dans le centre de Bordeaux, à 5 minutes de la place de la Bourse !

Une culture Digital Native : agilité, rapidité, autonomie et une vraie passion pour l'Open Source.

• Des partenaires de référence : nous collaborons avec les grands acteurs du cloud (Google, AWS, Azure), de la data (Databricks, dbt, Snowflake) et de l'infra (Linux Foundation, GitLab).
• Un vrai terrain de formation : avec le SFEIR Institute et la SFEIR School, nous formons aussi bien nos clients que nos propres équipes, pour grandir ensemble et rester à la pointe.
• Ton rôle : Data Engineer chez SFEIR

Ton expertise data sera mise en valeur à travers différentes missions :

• Concevoir et déployer des architectures data modernes (ex. Participer aux choix technologiques et garantir les bonnes pratiques (CI/CD, tests, perf)
• Accompagner et former les Data Engineers de ton équipe
• Partager ton savoir via formations, talks, meetups

Bref, tu pourras exprimer ton expertise data tout en préparant la suite de ta carrière dans un domaine en constante évolution.

Des formations & certification adaptées à ton parcours

• Devenir Data Architect ou explorer une autre spécialité
• La plupart de nos clients sont en mode hybride.

Si ça matche, place aux PlayOffs : un moment d'échange avec 3 Sfeirians autour d'exercices pratiques (algo, Python/SQL, data). C'est aussi l'occasion pour toi de découvrir notre culture et nos projets.

Compétences techniques attendues

Maîtrise des architectures data modernes , avec une approche orientée performance et scalabilité.

Langages : maîtrise avancée de SQL et bonne pratique de Python , Scala ou Java pour le traitement de la donnée.

Data pipelines : conception, automatisation, monitoring et optimisation des flux de données.

CI/CD et tests automatisés pour garantir la qualité et la fiabilité des déploiements.

Minimum 5 ans d'expérience en data engineering, idéalement dans des environnements à forte volumétrie et à enjeux métiers.

Participation active à la conception et au déploiement de solutions data complexes .

Capacité à travailler en collaboration avec des data scientists, analystes et équipes produit.