Data Engineer – (H/F)

Ancré au cœur des territoires français et déjà adopté par près de 250 cliniques réparties en grappes locales, chez Sevetys, nous rassemblons + de 2 000 professionnels experts et passionnés dans nos cliniques.

Chaque jour nous œuvrons pour une profession vétérinaire épanouissante et durable en formant, en accompagnant et en soutenant celles et ceux qui soignent et prennent soin des animaux.

➡️ Nous recherchons un(e) Data Engineer pour compléter notre équipe.

Dans le cadre de la construction de notre plateforme data moderne, visant à centraliser et valoriser les données issues de nos différentes activités, nous recherchons un(e) Data Engineer souhaitant aller au-delà de la simple maintenance de pipelines.

Vous participerez activement à la conception et à l’évolution d’une plateforme data scalable, robuste et orientée métier.

Vous rejoindrez une équipe data à taille humaine composée de deux Data Engineers et d’un Data Manager. Chaque membre bénéficie d’une grande autonomie, avec un impact direct sur les décisions métiers et les choix techniques.

Dans le cadre de vos fonctions, vos missions seront les suivantes :

• Concevoir et construire une plateforme data moderne avec la migration de l’existant vers de nouveaux outils (ingestion de données (outils métiers, APIs), structuration et mise à disposition de datasets exploitables)

• Développer et maintenir les transformations de données avec DBT pour la structuration des modèles de données, la mise en place de tests de qualité et l’amélioration de la maintenabilité et de la scalabilité des pipelines

• Fiabiliser les données de l’entreprise en mettant en place des mécanismes permettant de détecter les anomalies, automatiser les contrôles de qualité, garantir la cohérence et la fiabilité des données dans le temps.

• Accélérer la prise de décision en contribuant aux reportings et analyses de données

• Faire évoluer la stack data en participant aux choix techniques et aux améliorations de la stack (architecture data, outils, bonnes pratiques de développement, performance des pipelines.)

• Contribuer à une culture data dans l’entreprise en rendant la donnée plus accessible en documentant les datasets et en accompagnant les équipes dans l’utilisation des données.