Le périmètre du poste concerne essentiellement le parcours et la transformation des données depuis leur stockage chez un client jusque dans nos bases de données. Missions : Intégrer de nouveaux clients : traduire les besoins métier en pipelines de traitement de données, codés en Python Implémenter de nouveaux connecteurs pour récupérer les données (solutions de billetterie, de paiement, de réservations, de gestion hôtelière, etc.) Implémenter de nouvelles features d'analytiques (KPIs, granularité des chiffres, etc.) Participer à l'évolution et au maintien de nos pipelines de traitement de données Améliorer l'implémentation, le test et le backtesting de nos algorithmes de ML Améliorer la configurabilité (par ex. permettre aux équipes métier de configurer directement les règles de calcul) Améliorer l'outillage (CI/CD, tests, monitoring) Stack technique : React, GraphQL Django, Graphene-Django, DRF pandas, scikit-learn, SQLAlchemy PostgreSQL, ClickHouse prefect Azure, Azure Devops (équivalent GitHub), Docker, Linux Compétences requises Bonne connaissance du langage Python et du SQL Expérience avec la manipulation de dataframes (par ex. avec pandas, spark) Maîtrise pratique de git Compétences appréciées Familiarité avec l'algorithmique Familiarité avec les bases des OS : process, thread, mémoire, réseau... Expérience avec un cloud provider (Azure, AWS, ...) Expérience en infra (VM, SSH, containerisation, ...) Expérience avec un outil d'orchestration de workflow (Prefect, Airflow, ...) Anglais professionnel Processus de recrutement Rencontre RH (Google Meet - 30 minutes maximum) pour échanger sur votre parcours et vos aspirations ainsi que notre trajectoire et nos besoins Tech interview (Google Meet - 30 minutes maximum) pour préciser l'adéquation compétences/besoins Case Study (à distance ou en présentiel) suite à l'échange Tech Debrief (en présentiel - peut-être fait à la suite du Case Study) avec le CTO et RH et remise d'offre