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Data engineer h/f

Toulouse
CDI
Pictarine
Publiée le Il y a 11 h
Description de l'offre

Who we are
Pictarine, c'est l'ambition de créer une expérience d'impression photo instantanée.

Depuis 2010, notre scale-up 100% toulousaine bouscule les codes de l'édition et de l'impression photo aux États-Unis.

Grâce à nos applications mobiles et web réalisées avec les dernières tendances technologiques, nous permettons à nos clients de commander leurs plus beaux souvenirs en quelques clics.
Notre objectif : permettre de récupérer ses photos en moins d'une heure chez nos partenaires Walgreens et CVS. Et nous ne comptons pas nous limiter aux US !

En tant que Product Company, nous créons des produits toujours plus innovants.

Nos équipes, passionnées et déterminées, relèvent chaque défi technique, explorent de nouveaux horizons et travaillent ensemble pour rendre l'impossible possible.

Alors, prêt à rejoindre l'aventure de création de souvenirs mémorables avec Pictarine ? Mission and challenges

Tu aimes faire parler les données mais surtout leur construire une architecture solide et scalable ? Chez Pictarine, on cherche un Data Engineer pour renforcer notre plateforme data, soutenir les usages analytiques et garantir la fiabilité de nos pipelines en production. Tu rejoindrais la team Data aujourd'hui composée de 2 data analyst, 1 lead data engineer et l'engineering manager data.

Tu participes activement à la conception, la mise en place et l'amélioration continue de notre stack moderne - full GCP avec BigQuery, dbt, Airflow, Airbyte, Streamlit et Grafana. Ton travail a un impact direct sur la qualité des insights produits par nos équipes Produit, Business, Marketing ou Tech.

Concrètement, au quotidien, tu es responsable de :
- Construire et maintenir les pipelines de données : ingestion, transformation, nettoyage, stockage.
- Intégrer des données de sources variées : APIs externes, outils internes, services cloud.
- Orchestrer, monitorer et fiabiliser les flux : scheduling, alerting, logging.
- Participer à la modélisation des données : en lien avec les analytics engineers et les data analysts.
- Garantir la performance et la robustesse des infrastructures data.
- Travailler main dans la main avec les analystes et les équipes produit pour assurer que les besoins métiers soient bien couverts.

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