Description Leboncoin, est le 1er site généraliste de vente entre particuliers en France, leader sur les marchés de l’immobilier et l’automobile, acteur clé sur l’emploi et la location de vacances. Chaque mois leboncoin est plébiscité par 28 millions de Français qui apprécient la richesse de son offre et la facilité des échanges qu’il permet au quotidien. Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre la Tribe Platform & Insights, l’équipe Data centrale chez Leboncoin. Le Data Engineer transforme les données brutes en insights exploitables, en garantissant leur fiabilité, structuration et mise à disposition pour les équipes Produits, Marketing, Finance, etc. La data chez Leboncoin, c’est : Des centaines de milliers d’annonces déposées chaque jour Des centaines de téraoctets de données à valoriser Vous serez rattaché à l’Engineering Manager pilotant la squad Data Product Engineering, composée d’une dizaine de Data Engineers et d’un Product Manager. Notre vision: promouvoir l’usage en autonomie de data products agrégés et qualifiés permettant de soutenir la prise de décision et le développement de nouvelles features Requirements Idéalement de formation type Bac 4/5 école d’ingénieur, vous justifiez d’une expérience d’au moins 3 ans en data engineering / analytics engineering Vous êtes expert en modélisation de données (star schema, OBT etc.) avec une excellente maîtrise de SQL et des frameworks de transformation data Expérience dans la construction de pipelines fiables, avec une attention particulière portée à la qualité, au monitoring, à l’observabilité et à la maintenabilité. Bonne compréhension & réel intérêt pour les enjeux métiers et produit, avec une capacité à vulgariser des sujets techniques Esprit d’équipe, analytique, rigueur et autonomie Force de proposition sur l’amélioration des bonnes pratiques d’analytics engineering / data engineering Compétences techniques SQL: jointures et patterns analytiques (window functions), optimisations sur datasets à fort volume Python (bonnes pratiques de dev : structuration modulaire, tests unitaires, design pattern, pydantic, etc ) Bonnes pratiques de développement: code review, documentation Connaissances des fondamentaux AWS (S3, IAM, compute) Airflow: conception de DAGs et d’opérateurs Kubernetes: concepts et opérations de base (ex: lire les logs d'un pod) Bonus Expérience sur la plateforme Databricks Infra-as-code (Terraform) Familiarité avec les principes de Data Mesh ou Modern Data Stack
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